TGViewer
Alaid TechThread Alaid TechThread @offensive_thread · 1.13K subscribers
Post #1508 506
ИИ-модели всё лучше читают исходники и находят подозрительные места в коде, но этого недостаточно.
Главный вывод из оценки Mythos от XBOW: статическое чтение кода помогает строить гипотезы, но не доказывает реальную эксплуатацию.
Уязвимость часто возникает не в одной строке, а на стыке кода, конфигурации, зависимостей, ролей, окружения и поведения приложения.
Поэтому доступ к живому приложению и динамический анализ могут быть важнее, чем просто доступ к репозиторию.
Без проверки в рантайме мы получаем поток потенциальных находок, среди которых сложно понять реальный риск.
С динамической проверкой AI-пентестер может подтвердить уязвимость, собрать PoC, показать impact и помочь правильно расставить приоритеты.

https://xbow.com/blog/mythos-offensive-security-xbow-evaluation
XBOW Mythos for Offensive Security: XBOW Evaluation | XBOW XBOW evaluates Mythos across web, native-code, and reverse-engineering benchmarks, revealing major advances in AI-driven vulnerability discovery and source-code analysis.
  • 🔥 3
More from @offensive_thread
  1. Aug 15, 2026Post #1516
  2. Aug 15, 2026Z.ai запустили OpenVuln - публичный сервис, который с помощью AI ищет уязвимости в open-so…
  3. Jun 22, 2026Data-Centric Benchmarking of Exploit Generation in LLMs: Understanding the Impact of Fine-…
  4. Jun 19, 2026Разбор угроз при использовании кодинговых ИИ-агентов (Codex, Cursor, Claude Code) от NCC G…
  5. Jun 15, 2026Появился интересный инструмент для iOS security research vphone-cli. Он позволяет запускат…
  6. Jun 9, 2026N-day становится N-hour. Claude Mythos Preview: — Firefox/SpiderMonkey: PoC для 14 из 18 с…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →