Visa натравила Claude Mythos на собственную платёжную сеть — и выложила обвязку, которая это сделала

4 мин. чтения
BYBIT · СПОТ И ФЬЮЧЕРСЫ
Крипта с нуля
Комиссия 0,1%, торги 24/7, старт с $10
Открыть счёт

Что произошло

Visa прогнала фронтир-модель Anthropic Claude Mythos по инфраструктуре собственной платёжной сети в поисках уязвимостей, а 28 июля открыла код инструмента, которым это делала. Обвязка называется Visa Vulnerability Agentic Harness (VVAH), лежит на GitHub под лицензией Apache 2.0 и к 29 июля собрала около 1,9 тыс. звёзд и 230 форков.

Детали

Обвязка (harness) — это не модель, а конвейер вокруг неё: что подать на вход, в каком порядке, как проверить ответ и что сделать с результатом. VVAH разбит на четыре фазы и одиннадцать стадий:

ФазаСтадииЧто делает
Discovery & Modeling1–3Составляет карту поверхности атаки и моделирует угрозы в бизнес-контексте
Deep Dive & Verification4–6Разбирает код несколькими «линзами» и состязательно перепроверяет находки
Synthesis & Reporting7–9Убирает дубли и выдаёт структурированный отчёт
Remediation & Validation10–11Предлагает патчи и проверяет, что они действительно чинят

Целевая метрика у Visa — MTTA (mean time to adapt), то есть время от «модель нашла эксплуатируемую дыру» до «проверенный фикс в проде». Ключевой шаг здесь — состязательная перепроверка: сырой прогон модели по большому репозиторию даёт много правдоподобного мусора, и без отдельной стадии опровержения отчёт становится бесполезным.

Формально VVAH мультимодельный: из коробки идут три адаптера — SDK Anthropic, терминальный агент Claude Code и OpenAI-совместимый интерфейс. Но полный цикл с автоматической починкой кода требует моделей Anthropic — у них есть нужные возможности редактирования файлов. Для запуска нужен Python 3.10 или новее и доступ к модели.

Масштаб находок Visa не раскрывает поштучно, но приводит контекст программы Project Glasswing, в рамках которой шла проверка: за первый месяц тестирования участники нашли более 10 тыс. уязвимостей высокой и критической серьёзности в широко используемом ПО. Отдельно по опенсорс-проектам предварительная версия Claude Mythos пометила 23 019 потенциальных проблем, из которых 6 202 оценены как высокие или критические.

Что это значит

Кого касается: разработчика и безопасника, у которых есть свой репозиторий и подписка на Claude, — инструмент можно забрать и запустить сегодня, лицензия Apache 2.0 это прямо разрешает. Практический выигрыш измеряется не «найдёт баги», а тем, сколько шума отсеется: 11 стадий против одного промпта — это и есть разница между списком гипотез и отчётом, с которым можно работать.

Риск тоже конкретный: авто-починка завязана на модели Anthropic, то есть бесплатная лицензия не отменяет привязку к одному вендору на самом ценном участке конвейера. Плюс расходы на токены — прогон по большому репозиторию через 11 стадий стоит ощутимо дороже разового вопроса модели.

И более общий вывод, который здесь виден лучше, чем в вендорских анонсах: результат дала не «умная модель», а конвейер вокруг неё. Мы разбирали это на примере разницы между моделью и обвязкой — один и тот же Claude в чате и в агентной оболочке выдаёт принципиально разный результат. Visa фактически подтвердила тезис на инфраструктуре, которая обслуживает платежи более чем в 200 странах.

Горизонт: код доступен сейчас; практический эффект для чужих кодовых баз станет виден по мере того, как обвязку начнут гонять вне Visa.

Bybit
SpaceX за крипту
Дробные доли · 24/7
Открыть рынок →
Поделиться
Связаться:
Крипто- и data-аналитик, инженер-программист (факультет компьютерных наук ХНУРЭ). В IT с 2008 года: администрировал корпоративный мониторинг в «Vodafone Украина», семь лет разрабатывал и продвигал веб-проекты, пять лет руководил маркетингом на метриках — конверсия, CTR, ROI, LTV.Криптовалютными рынками занимаюсь с 2021 года: ончейн-метрики, токеномика, макроэкономические индикаторы. Разработал собственную data-driven модель анализа рынка на 30+ метрик. Стек — Python (pandas, NumPy, SciPy, matplotlib), математическая статистика и EDA; сбор и сверку данных автоматизирую AI-агентами.Принцип — «Don't trust, verify»: каждая цифра проверена по первоисточнику, ключевые — минимум по двум независимым; прогнозы — только сценарии с условиями. Тезис без данных не публикуется.