Mesterséges intelligencia, magyarul.
Az eredeti közleményekből.

A Tenable a Claude Mythos 5-tel keresi a támadási útvonalakat

2026. szeptember 8. 19:21Forrás: Tenable
A Tenable a Claude Mythos 5-tel keresi a támadási útvonalakat
Kép: Tenable

A Tenable az Anthropic Claude Mythos 5 modelljét beépíti a Tenable One kitettségkezelési platformba. Az első tervezett funkció, az Adversary View a támadók nézőpontjából vizsgálja a környezetet, és rangsorolt védekezési lépéseket javasol.

A lényeg röviden
  • A Claude Mythos 5 bekerül a Tenable One platformba.
  • Az Adversary View a környezet támadói szemszögű elemzését kínálja.
  • A funkció rejtett, működőképes sebezhetőségi láncokat keres.
  • A felhasználók rangsorolt javítási és védekezési lépéseket kapnak.
  • Az Adversary View elérhetőségéről a Tenable a következő hetekben közöl részleteket.

A modell a Tenable One része lesz

A Tenable szeptember 8-i közlése szerint a Claude Mythos 5 az eddigi kutatási és értékelési használat után a Tenable One vállalati biztonsági kínálatába is bekerül. A vállalat szerint a modell fejlett, támadó szemléletű kiberbiztonsági következtetési képességeket adhat a védelmi csapatoknak, így jobban felmérhetik, hogyan juthatna be egy támadó a környezetükbe.

A Tenable One Adversary View az együttműködés első tervezett eredménye, amely a közlemény szerint a következő hetekben debütál. A Tenable további képességeket is tervez, de ezek részleteit és elérhetőségét későbbre ígéri.

A fejlesztés a Tenable és az Anthropic korábbi, Project Glasswing nevű munkájára épül. Ebben a Claude Mythos Preview modellt belső védekezési kutatásra és értékelésre használták.

Az Adversary View a szétszórt jelekből épít támadási láncokat

A Tenable szerint a biztonsági csapatoknak több megállapítással kell dolgozniuk, mint amennyit hagyományos módszerekkel érdemben át tudnak nézni. A felhő, az operatív technológia, az árnyékban használt mesterséges intelligencia és az identitásadatok megjelenése tovább növeli a vizsgálandó jelek számát.

A kihívás ezért a vállalat értelmezése szerint annak megállapítása, hogy az egyes kitettségek milyen kombinációi jelentenek valódi kockázatot, ezeket hogyan használhatná ki egy támadó, és mit kell először kijavítani.

Az Adversary View a Tenable szkennerei által már összegyűjtött nyers részleteket elemzi. Ide tartozhatnak az aktív kapcsolatok, a szolgáltatások felsorolása, a telepített szoftverek és a konfigurációs kimenetek. A Claude Mythos 5 ezekből olyan sebezhetőségi láncokat keres, amelyek az adott környezetben ténylegesen működőképesek lehetnek, köztük olyan mintákat is, amelyekre korábban nem készült szabály.

A funkció a Tenable szerint a láncokat megszakító védekezési lépéseket is azonosítja. Az eredmény nem újabb, különálló megállapításlista, hanem a fontosnak ítélt láncok rangsora, a mögöttük álló bizonyítékokkal és a javasolt javítással.

Három lépésben jutnak el a csapatok a javaslatokig

A felhasználóknak a Tenable leírása szerint nem kell közvetlenül a Claude Mythos 5-tel dolgozniuk. A folyamat egy Tenable One-ban indított beszélgetéssel kezdődik.

  • Hatókör kijelölése: a csapat megadja a vizsgálni kívánt eszközöket, az Adversary View pedig végigvezeti a hatókör megerősítésén.
  • Kontextus összeállítása és ellenőrzése: a Tenable agentikus vezérlőrétege összegyűjti és ellenőrzi a bizonyítékokat. Ezek között szerepelhetnek a bővítmények kimenetei, a kritikus és magas súlyosságú sérülékenységek, az újonnan felfedezett megállapítások, a gépek közötti élő kapcsolatok, valamint az alacsonyabb bizonyosságú jelek.
  • Rangsorolt intézkedések: a rendszer a Tenable szerint azokat a lépéseket emeli ki, amelyek a leggyorsabban zavarhatják meg a támadási láncok továbbhaladását. Az ajánlások a Tenable Hexa AI-ban hajthatók végre.

A Tenable hangsúlyozza, hogy ehhez az adatok már rendelkezésre állnak, ezért nem szükséges új telepítés. A vállalat ugyanakkor előrejelzésként kezeli a modell Tenable One-on belüli képességeire, teljesítményére és kereskedelmi elérhetőségére, valamint az Adversary View indulására vonatkozó állításokat. Kockázatként említi többek között a fejlesztési és bevezetési csúszásokat, a harmadik féltől származó modellek integrációjának technikai nehézségeit, a mesterséges intelligencia pontosságát és az ügyfél-elfogadást.

Kapcsolódó hírek

A Salesforce szerint az ügyfélszolgálatot cselekvő AI-ügynökök alakítják át
Termékek és eszközök2026. október 2. 19:00

A Salesforce szerint az ügyfélszolgálatot cselekvő AI-ügynökök alakítják át

A Salesforce olyan ügyfélélményt képzel el, amelyben az AI-ügynökök nemcsak válaszolnak a kérdésekre, hanem értelmezik az ügyfél helyzetét, engedélyezett műveleteket…

AI-alapú megfigyelési platformot indított a Palo Alto Networks
Cégek és üzlet2026. október 1. 15:58

AI-alapú megfigyelési platformot indított a Palo Alto Networks

A Palo Alto Networks bemutatta a Cortex XCOR AI-alapú megfigyelési platformot, amely a vállalat szerint automatikusan képes az incidensek okának feltárására és a…

A Palo Alto Networks AI-natív megfigyelési platformot indított
Cégek és üzlet2026. október 1. 15:58

A Palo Alto Networks AI-natív megfigyelési platformot indított

A Palo Alto Networks bemutatta a Cortex XCOR nevű, AI-natív megfigyelési platformot, amely a vállalat szerint automatikus gyökérokelemzést és válaszlépéseket kínál. A…