#anthropic数学漏洞
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anthropicは、脆弱性を専用に探すモデルを用意しました。
名前はmythos。
数学の問題でとても良い成績を出しました。
ちょうどそのルート上で新しい脆弱性が見つかったのです。
すでに誰かがこの脆弱性を悪用し始めています。
ベンダーのパッチ配布はあまり速くありません。
攻防のテンポがモデルによって書き換えられました。

この件のハードルは下がり続けています。
以前は穴を掘るには経験と時間が必要でした。
今ではモデルがコードを大量にスキャンできます。
発見と悪用の間の猶予が短くなっています。
防御側は常に追いかけ続ける必要があります。
自動化によってコストが対称的になります。
小規模なチームでも質の高い攻撃を仕掛けられるのです。

もう一つの面は責任の境界です。
モデルは防御に使われるのか、それとも攻撃に使われるのか。
ベンダーが完全に制御するのは難しいです。
オープンな重みは、もう簡単には回収できません。
規制の要求もさらに強化されています。
セキュリティ予算は、結果的に引き上げを迫られます。
これは終わりのない競争のレースです。

暗号にとって、オンチェーンのコードは攻撃の最前線です。
自動化された攻防は、まずプロトコルを狙い撃ちします。
あなたは、AIがオンチェーンをより安全にするのか、それともより危険にするのか？コメント欄で話しましょう