Модель Claude Mythos от Anthropic научилась «вскрывать» веб-серверы с помощью чистой математики
Долгое время искусственный интеллект рассматривался в контексте информационной безопасности преимущественно как инструмент для автоматизации рутины — написания простых скриптов, классификации логов или генерации фишинговых писем. Однако последние события вокруг специализированной модели Mythos от компании Anthropic доказали: ИИ вышел на уровень глубокого логического и математического анализа, который ранее был доступен лишь узкому кругу высококлассных специалистов по реверс-инжинирингу. Новая уязвимость, обнаруженная моделью в популярном веб-сервере, наглядно продемонстрировала, что современные нейросети способны «вскрывать» сложные криптографические и математические допущения разработчиков, превращая теоретические недостатки кода в реальные векторы атак.
В центре внимания оказалась критическая уязвимость, получившая идентификатор CVE-2026-61500. Она была обнаружена исследователями компании Horizon3.ai в Rejetto HTTP File Server (HFS) — широко используемом программном обеспечении для для организации файлового веб-сервера на компьютере. Баг затрагивает версии с 3.0.0 по 3.2.0. Уязвимость позволяет злоумышленникам полностью обходить аутентификацию, получать права администратора и осуществлять удаленное выполнение произвольного кода (RCE) на целевом сервере.
Уникальность этого случая заключается в том, как именно модель Mythos обнаружила брешь. Проблема крылась не в банальной опечатке или классическом выходе за пределы буфера, а в фундаментальной математической уязвимости генерации сессионных ключей. Разработчики сервера Rejetto HFS использовали стандартную функцию Math.random() для создания сессионных токенов, полагаясь на среду выполнения JavaScript с открытым исходным кодом Node.js, движок Java Script V8 и популярную библиотеку «Koa keygrip». Движок V8 для генерации псевдослучайных чисел задействует алгоритм xorshift128+. С точки зрения классического программирования, это казалось достаточно надежным решением для предотвращения угадывания сессий.
Однако модель Anthropic Mythos, обладающая продвинутыми способностями к высшей математике и логическому мышлению, подошла к анализу комплексно:
- Модель обнаружила скрытый путь в логике приложения, через который происходила частичная утечка необработанных (сырых) значений, сгенерированных Math.random().
- ИИ математически доказал обратимость используемого генератора псевдослучайных чисел (PRNG) в данных условиях.
- Используя полученные фрагменты данных, Mythos автоматически сформулировала систему уравнений и применила SMT-решатель (Satisfiability Modulo Theories) Microsoft Z
В результате этого математического анализа модель смогла полностью восстановить начальное состояние (сид) генератора случайных чисел. Зная сид, ИИ получил возможность предсказывать любые последующие значения Math.random(). Это позволило «на лету» генерировать абсолютно валидные администраторские куки (cookie) сессии, полностью обходя защитные барьеры веб-сервера.
«Впечатляет то, что Mythos не просто выявил небезопасный генератор псевдослучайных чисел изолированно – он одновременно обнаружил, что приложение пропускало необработанные выходные данные Math.random() через отдельный участок кода, распознал эти два факта как цепочку и определил, что утечка привела именно к тем наблюдениям, которые необходимы для восстановления состояния», – заявил Зак Хэнли, исследователь компании Horizon3.ai.
Как только технические детали исследования и аналитический разбор от компании Horizon3.ai стали достоянием общественности, киберпреступники мгновенно взяли их на вооружение. Буквально на следующий день после публикации аналитики зафиксировали волну активных атак. Вредоносная активность исходила преимущественно с инфраструктуры, расположенной в Китае, а также через развитые прокси-сети на территории США. Основными целями злоумышленников стали серверы крупных коммерческих и государственных организаций в Соединенных Штатах и Японии. Сценарий эксплуатации во всех случаях идентичен: подделка сессии, захват контроля над сервером Rejetto HFS и попытка закрепиться в локальной сети жертвы.
Стремительный переход уязвимости из стадии теоретического отчета ИИ в плоскость реальных атак требует от системных администраторов незамедлительных действий. Единственным надежным способом защиты на данный момент является обновление программного обеспечения. Разработчики оперативно отреагировали на угрозу и выпустили исправление. Всем организациям, использующим Rejetto HFS, необходимо в экстренном порядке обновить серверы до версии 3.2.1 или новее, в которой механизм генерации сессионных ключей был полностью переработан с использованием криптографически стойких генераторов случайных чисел (CSPRNG)
Кейс с моделью Claude Mythos наглядно демонстрирует: ИИ больше не просто ассистент, а самостоятельный и крайне опасный (в случае попадания технологий в плохие руки) игрок на поле поиска уязвимостей. Математическая точность, с которой нейросеть просчитала уязвимость xorshift128+, заставляет индустрию переосмыслить подход к безопасности веб-приложений и качеству исходного кода.
