소형 AI 모델도 Mythos 발견 취약점 탐지 가능

AI 보안 전문 기업 AISLE가 Anthropic의 Mythos 모델 성능을 검증하는 실험을 진행했다. AISLE는 Mythos가 발견한 대표적인 취약점들을 소형 오픈소스 모델로 테스트했다. 실험 결과 8개 모델 모두가 Mythos의 주력 성과인 FreeBSD 익스플로잇을 탐지했으며, 특히 36억 활성 파라미터를 가진 모델은 토큰 백만 개당 0.11달러의 저비용으로 동일한 분석을 수행했다. 또한 51억 파라미터 오픈 모델은 27년 된 OpenBSD 버그의 핵심 연결고리를 복구했다. 기본적인 보안 추론 작업에서는 소형 오픈 모델이 주요 연구소의 프론티어 모델들을 능가하는 성능을 보였다. AISLE는 2025년 중반부터 OpenSSL에서 15개, curl에서 5개 등 180개 이상의 CVE를 발견해왔다. 이번 실험을 통해 AI 사이버보안 역량은 모델 크기에 따라 부드럽게 확장되지 않으며, 경쟁 우위는 모델 자체가 아닌 깊은 보안 전문지식이 구축된 시스템에 있다는 것을 입증했다.