Cisco AI Defense z Claude Mythos. Model Anthropic przetestuje agentów AI

Co Cisco ogłosiło w Melbourne

Cisco zapowiedziało 9 listopada 2026 roku, że w AI Defense pojawi się adaptacyjny red teaming oparty na Claude Mythos. AI Defense to platforma uruchomiona w styczniu 2025 roku, która pomaga firmom wykrywać i blokować zagrożenia w aplikacjach AI oraz agentach budowanych na własny użytek. Według komunikatu pomogła już setkom klientów znaleźć poważne błędy przed wdrożeniem produkcyjnym.

Mythos jest najmocniejszym modelem Anthropic do zadań z zakresu cyberbezpieczeństwa. Firma udostępnia go wybranym zespołom w ramach ograniczonych programów, a nie wszystkim klientom API. Cisco od kilku miesięcy testowało wcześniejszą wersję tego modelu i opisywało jego wpływ na tempo wykrywania podatności w czerwcu 2026 roku na konferencji Cisco Live w USA.

Jak Mythos ma działać w red teamingu

W AI Defense model nie zastępuje dotychczasowego silnika testów, tylko go rozszerza. Silnik mapuje testowany system i układa plan testów, a Mythos dostarcza rozumowanie, które zamienia wyniki kolejnych prób w nowe pomysły na atak. Cisco opisuje to jako realistyczne planowanie przeciwnika, czyli wieloetapowe ścieżki ataku dopasowane do konkretnego agenta.

Każde działanie jest zapisywane, a wyniki można wykorzystać w kolejnych pętlach testów. W praktyce zespół bezpieczeństwa ma dostać raport, który pokazuje nie pojedynczą podatność, ale całą drogę, jaką napastnik mógłby przejść przez aplikację, narzędzia agenta i dane.

• Standardowy red teaming, dostępny teraz, sprawdza typowe ryzyka, takie jak wstrzykiwanie poleceń, obchodzenie zabezpieczeń, ujawnianie danych wrażliwych i szkodliwe treści. Wyniki są mapowane na ramy OWASP, MITRE i NIST.
• Adaptacyjny red teaming, dostępny teraz, przyjmuje kryteria testu opisane zwykłym językiem i sam buduje dopasowane ataki. Na tej podstawie można tworzyć własne reguły ochrony w Policy Studio.
• Adaptacyjny red teaming z Mythosem, zapowiedziany, dodaje do tego planowanie testów i generowanie pomysłów na ataki przez model Anthropic. Nie jest jeszcze ogólnie dostępny.

Jakie blokady przewidziało Cisco

Najwięcej miejsca w komunikacie zajmują ograniczenia, co ma związek z możliwościami modelu. Mythos potrafi znajdować luki i pisać exploity, czyli programy wykorzystujące błędy, dlatego Cisco nie daje klientom otwartego okna do rozmowy z nim. Zespół określa cel i zadanie testu, ale model działa wyłącznie w ramach interfejsu AI Defense.

Testy obejmą tylko cele, które klient zarejestrował, posiada i ma prawo testować. Narzędzie nie może skanować dowolnej infrastruktury w internecie. Każde zlecenie wymaga uwierzytelnienia i jest kryptograficznie przypisane do konkretnego operatora w firmie, a sesje mają ograniczony czas i można je w każdej chwili zatrzymać. Te mechanizmy działają obok zabezpieczeń i monitoringu po stronie programów dostępu Anthropic.

Eval-G1 i koszty agentów w Splunku

Mythos był jedną z kilku zapowiedzi. Cisco ogłosiło też Eval-G1, rodzinę małych modeli językowych do ocen jakości i reguł ochronnych agentów. Według producenta kosztują w użyciu do 98 proc. mniej niż komercyjny duży model i odpowiadają 2,5 raza szybciej. To deklaracje Cisco, bez niezależnego testu. Eval-G1 i narzędzie Evaluation Tuner, które zamienia zapisy pracy agentów i oceny ekspertów w dostrojone modele oceniające, mają być ogólnie dostępne od listopada 2026 roku.

W Splunk Agent Observability pojawi się funkcja Tokenomics, która zestawia koszt każdego agenta z oceną jakości jego pracy. Korzysta z danych o użyciu z Amazon Bedrock i Amazon CloudWatch. Wersja testowa dla wybranych klientów ma ruszyć w grudniu, a ogólna dostępność w AWS Marketplace na początku 2027 roku.

Ograniczenia i niewiadome

Najważniejsza niewiadoma to termin i zasięg. Cisco pisze tylko, że funkcja pojawi się wkrótce u wybranych firm, a szerszy dostęp dla kwalifikujących się klientów zapowiada z zastrzeżeniem, że terminy, zakres i dostępność regionalna mogą się zmienić. Nie wiadomo, czy wśród pierwszych klientów będą firmy z Unii Europejskiej, ani ile będzie kosztować dostęp.

Nie ma też niezależnych danych o skuteczności. Cisco nie opublikowało wyników porównujących red teaming z Mythosem i bez niego, więc na razie trudno ocenić, ile realnie zyska zespół bezpieczeństwa. W naszej ocenie ostrożny model dostępu, z rejestracją celu i pełnym zapisem działań, jest rozsądną odpowiedzią na ryzyko nadużyć, ale jego szczelność sprawdzi dopiero praktyka.

Co to oznacza dla polskich firm

Polskie firmy, które wdrażają agentów AI w obsłudze klienta, bankowości czy administracji, już teraz mogą korzystać ze standardowego i adaptacyjnego red teamingu w AI Defense, jeśli mają ten produkt. Wersja z Mythosem jest na razie poza zasięgiem większości organizacji. Podobną drogę wybrało OpenAI, które swój model do wyszukiwania luk również udostępnia tylko wybranym klientom.

Regularne testy ataków na systemy AI wpisują się w obowiązki z AI Act. Dostawcy modeli ogólnego przeznaczenia z ryzykiem systemowym muszą prowadzić testy kontradyktoryjne, a dostawcy systemów wysokiego ryzyka odpowiadają za ich odporność i cyberbezpieczeństwo. Firmy, które nie mają dostępu do takich narzędzi, powinny przynajmniej spisać listę swoich agentów, ich uprawnień i danych, do których mają dostęp, i zlecić test na tej podstawie.