Лид curl: AI-сканер Mythos от Anthropic нашёл одну реальную уязвимость из пяти

Если у вас открытый проект на C или другом языке без managed memory, и вы ещё не прогоняли код через AI-сканер уязвимостей — пора начинать. В апреле 2026 Anthropic объявили о Mythos — модели, которая, по их словам, «опасно хорошо» находит баги в исходном коде. Лид curl Daniel Stenberg только что разобрал отчёт Mythos о собственной кодовой базе и подвёл итог: хайп оказался маркетингом, а из пяти «подтверждённых уязвимостей» реальная — одна, и та severity low.

Mythos — закрытая AI-модель Anthropic для поиска уязвимостей. Anthropic не выпускает её публично, а распространяет по программе Glasswing избранным компаниям и open-source проектам через Linux Foundation Alpha Omega. Идея: дать «хорошим парням» фору, чтобы они закрыли свои дыры раньше, чем модель попадёт ко всем.

Curl — один из таких проектов: 176 000 строк C, более 20 миллиардов установок по всему миру, 188 опубликованных CVE за 28 лет существования. В свежей записи блога Stenberg рассказывает, что нашёл Mythos в curl и почему этот результат — не аргумент в пользу хайпа, а скорее аргумент в пользу того, что AI-сканеры стали новой baseline-практикой безопасности.

Как curl получил доступ к Mythos

Anthropic в апреле 2026 заявили: Mythos так опасен, что выпускать его публично — рискованно. Вместо этого модель раздали избранным компаниям и open-source проектам через программу Glasswing на Linux Foundation. Coordinator программы — Alpha Omega — связался со Stenberg как с лидом curl и предложил доступ. Stenberg согласился.

Дальше начались проволочки: контракт подписали, но реальный доступ к модели не дали. Через несколько недель Anthropic предложил компромисс: сам Stenberg доступ не получит, но один из тех, у кого доступ уже есть, прогонит сканирование и пришлёт отчёт. Stenberg согласился — для него важен был сам артефакт, а не возможность экспериментировать с промптами.

Что показал отчёт

Пять «подтверждённых уязвимостей» свелись к одной

Mythos отметил пять находок как «Confirmed security vulnerabilities». Stenberg обращает внимание, что слово «confirmed» в этом контексте — это уверенность самой модели, а не результат человеческого ревью. Curl-команда несколько часов разбирала список и пришла к иной картине.

• Одна настоящая уязвимость — severity low. CVE будет опубликована синхронно с релизом curl 8.21.0 в конце июня 2026.
• Три false positives — Mythos поднял три ограничения, которые явно описаны в API-документации curl и не являются багами.
• Один «просто баг» — найденная проблема существует, но к уязвимостям не относится.

Около 20 багов, но не CVE

Помимо «уязвимостей» Mythos описал примерно 20 багов, которые сам сканер уязвимостями не классифицировал. По словам Stenberg, большинство этих находок — реальные баги, разобраны командой подробно, и их планомерно фиксят. Доля false positives в этой части отчёта была минимальной — видимо, у Anthropic высокий порог отсечения уверенности.

Нулевые memory-safety уязвимости

Главный итог по классам ошибок: ни одной memory-safety уязвимости. Это закономерно — у curl выстроена защитная инфраструктура: лимиты на динамические буферы (curlx_str_number с явным максимумом на каждый numeric parse), overflow-гарды (curlx_memdup0), форсированная CURL_PRINTF-валидация форматных строк, лимиты на размеры ответов по протоколам, 64-килобайтный потолок на длину строки в pingpong. Классы багов, которые обычно дают результат в больших C-кодовых базах, у curl методично закрыты.

Mythos — не лучше существующих AI-сканеров

До Mythos curl уже прошёл через несколько AI-инструментов: AISLE, Zeropath и OpenAI Codex Security. По словам Stenberg, эти сканеры за последние 8–10 месяцев привели к 200–300 принятым багфиксам и нескольким CVE. GitHub Copilot и Augment Code используются для ревью pull-реквестов — и регулярно ловят проблемы, которые иначе попали бы в master.

Mythos на этом фоне не выделяется. Найденных проблем в количественном смысле меньше, чем у первых AI-инструментов, — но Stenberg справедливо отмечает: лёгкие баги уже пофиксили предыдущие сканеры, остаётся всё более тонкая работа. Личное заключение Stenberg прямое: маркетинговый шум вокруг Mythos не соответствует результатам.

Big hype around this model so far was primarily marketing. I see no evidence that this setup finds issues to any particular higher or more advanced degree than the other tools have done before Mythos. Maybe this model is a little bit better, but even if it is, it is not better to a degree that seems to make a significant dent in code analyzing.

AI находит знакомые ошибки в новых местах

Stenberg делает важное наблюдение, которое стоит отдельно: AI-сканеры пока не находят новых классов ошибок. Они находят новые экземпляры уже известных классов — и в этом смысле дополняют традиционные fuzzing-инструменты (OSS-Fuzz, Coverity, CodeQL), а не заменяют их.

Зато преимущества по сравнению с классическими статическими анализаторами есть, и они существенны. AI умеет:

• Замечать рассогласование между кодом и комментариями — если комментарий обещает поведение, которого код не реализует.
• Анализировать платформы и конфигурации, под которые традиционные анализаторы запустить сложно.
• Знать API сторонних библиотек и ловить злоупотребления или ложные допущения.
• Знать спецификации сетевых протоколов и обращать внимание на места, где код им противоречит.
• Объяснять и резюмировать найденные проблемы человеческим языком — то, что у старых анализаторов часто получалось плохо или никак.
• Предлагать готовый патч (хотя такой патч редко полностью корректен).

FAQ

Что это значит для других проектов

Stenberg формулирует прямо: проекты, которые ещё не прогоняли свой исходный код через AI-сканеры, найдут «огромное количество ошибок и потенциальных уязвимостей» с первого же запуска. И вопрос не в том, какая именно модель — Mythos, AISLE, Zeropath или Codex. Любая из них находит больше, чем находили статические анализаторы предыдущего поколения.

Если вы поддерживаете open-source-проект на C, C++ или другом «небезопасном» языке — отсутствие AI-сканирования сейчас фактически значит, что атакующие получают преимущество во времени: они могут пройтись по вашему коду теми же инструментами, что и вы, но раньше. Stenberg не претендует на то, что Mythos поможет в этом лучше других — но утверждает: пользоваться чем-то нужно.

Полный текст разбора и графики о возрасте CVE и темпе bugfix-ов — в блоге Daniel Stenberg.