Anthropic의 AI 모델 Claude Mythos가 281개 오픈소스 프로젝트를 분석해 23,019개의 취약점 후보를 발견했지만, 그 중 사람이 실제로 검토한 것은 1,900개에 불과하며 나머지 21,000여 개는 아직 아무도 살펴보지 않은 상태입니다. 검토된 취약점의 90.8%가 실제 문제로 확인되었지만, AI가 매긴 심각도 등급은 전문가 검토 후 절반 이상이 과대평가된 것으로 드러났습니다. 특히 Mythos는 이미 알려진 Firefox 취약점을 바탕으로 72.4% 확률로 실제 작동하는 임의 코드 실행(RCE, 원격에서 시스템을 마음대로 조작할 수 있는 공격) 익스플로잇(공격 코드)을 만들어냈으며, 이는 이전 모델 대비 약 90배 향상된 수치입니다. 이는 AI가 취약점 발견과 익스플로잇 개발 모두에서 강력한 능력을 보여주지만, 검토 인력 부족과 상황 맥락을 고려한 심각도 판단 능력의 한계가 여전히 과제임을 보여줍니다. 기업 보안팀은 AI가 생성한 취약점 등급을 그대로 신뢰하지 말고 반드시 전문가 검토를 거쳐야 합니다.
Anthropic의 Claude Mythos가 281개 오픈소스 프로젝트에서 23,019개 취약점 후보를 발견했으며, 외부 검토가 완료된 1,900개 중 90.8%가 실제 취약점으로 확인됨. 나머지 21,119개는 미검토 상태로 남아 있음.
88개 보안 권고문 발행, 97개 패치 적용, CVE 27개 부여. Firefox 취약점 익스플로잇 생성 성공률 72.4%, 이전 모델(Claude Opus 4.6) 대비 약 90배 향상. 리눅스 커널 권한 상승 익스플로잇은 약 $2,000 미만 비용으로 1일 이내 생성 성공.
AI의 대규모 취약점 탐지 속도가 인간의 검토 역량을 크게 초과함. 심각도 판단에는 배포 환경, 권한 경계, 공격 전제 조건 등 소스 코드만으로는 파악하기 어려운 맥락 정보가 필요함.
외부 보안 기업과 협력해 1,900개를 검토하고 1,596개를 유지관리자에게 보고. Anthropic은 추가 취약점을 내부 확인했으나 검토 인력 부족으로 유지관리자에게 전달하지 못함.
AI가 부여한 심각도 등급은 트리아지(우선순위 분류) 참고용일 뿐이며, 검토된 27개 CVE 중 14개(52%)에서 등급 불일치 발생(13개 과대평가). AI 등급 순서대로 작업을 배치하면 실제로 중요하지 않은 항목이 최우선에 오를 수 있음.
본문
Anthropic은 Claude Mythos Preview를 281개 오픈소스 프로젝트에 투입해 23,019개의 취약점 후보를 수집했다. 외부 보안 기업이 그 중 1,900개를 검토했고, 유지관리자들은 1,596건의 보고를 받아 1,451건을 인정했다. 97개의 수정 패치가 업스트림에 반영되었으며, 88개의 발견이 공식 보안 권고문으로 발행되었다(수치는 2026년 5월 22일 기준). 나머지 21,119개의 후보는 Anthropic 외부에서 아무도 검토하지 않았다.
Anthropic은 이 격차의 원인을 검토 인력 부족으로 설명하며, 실제 검토된 일부가 이를 뒷받침한다. 검토된 1,900개 중 1,726개, 즉 90.8%가 실제 취약점으로 확인되었다. 그러나 이 수치를 집계한 소프트웨어 공급망 기업 Echo는 주의를 당부했다. 검토 대상으로 선정된 1,900개가 전체 후보 중 무작위 표본이었을 가능성이 낮기 때문에, 90.8%는 최선의 후보들이 얼마나 좋은지를 보여줄 뿐 그 이상을 말해주지 않는다. Anthropic은 나머지 21,000개에 대한 정확도를 공개하지 않았다.
심각도 등급은 검토를 통과하지 못했다
88개의 권고문 중 27개에 CVE가 부여되었다. Mythos는 이 중 8개를 Critical(심각), 15개를 High(높음), 4개를 Medium(보통)으로 평가했으며 Low(낮음)는 없었다. 그러나 독립적인 CVSS(공통 취약점 심각도 점수) 평가와 해당 유지관리자들이 내린 결과는 달랐다. Critical 1개, High 16개, Medium 8개, Low 2개였다. 8개의 Critical 평가 중 하나만 살아남았다.
두 건의 하향 조정 사례는 모델이 파악하지 못한 것이 무엇인지 보여준다. Temporal Server의 경우, Mythos는 Critical을 부여하며 공격자가 네임스페이스 간 워크플로우를 제어할 수 있다고 설명했다. 그러나 Temporal 유지관리자들은 2.3(Low)으로 평가했다. 악용하려면 공격자가 제어하는 네임스페이스가 이미 내부 권한 자격증명을 보유하고 있어야 하고, 영향 범위는 알려진 워크플로우에 한정되기 때문이다. MinIO의 경우, Mythos는 Critical, 외부 보안 기업은 High, MinIO는 Medium으로 최종 결론을 내렸다. 이 공격은 기존 클러스터 루트 JWT(인증 토큰)를 필요로 하며 읽기 접근만 허용된다. 심각도는 배포 환경의 가정, 권한 경계, 공격 전제 조건에 따라 달라지는데, 이는 소스 코드만으로는 파악하기 어렵다.
사전 등급이 매겨진 발견물은 보안팀의 트리아지(우선순위 분류) 참고 자료다. 27개 중 14개에서 심각도 불일치가 발생했으며, 13개는 과대평가, 1개(jq 커맨드라인 JSON 툴의 결함)는 과소평가였다. 모델 자체 등급 순서로 작업을 배치했다면, 우선순위에 오를 자격이 없는 항목들이 상단에 올라갔을 것이다.
익스플로잇 생성 도약은 실재하지만, 맥락은 좁다
Anthropic은 Firefox 147에 탑재된 SpiderMonkey 자바스크립트 엔진에서 이미 발견된 취약점 50개로 벤치마크를 구성하고, 각 모델에 취약점당 5번의 시도 기회를 주어 총 250회를 시험했다. Claude Mythos Preview는 181회, 즉 72.4%에서 알려진 크래시(충돌)를 실제로 작동하는 임의 코드 실행 익스플로잇으로 전환하는 데 성공했으며, 29회에서는 부분적인 레지스터 제어에 도달했다.
Claude Opus 4.6은 2회 성공으로 성공률 1% 미만이었다. 이것이 모델 세대 간 약 90배의 격차이며, 세 가지 조건이 따라붙는다. 모든 시도는 이미 누군가 발견한 크래시에서 출발하고, 테스트 환경은 Firefox의 브라우저 샌드박스와 기타 심층 방어(defense-in-depth) 보호 기능을 제거했으며, 평가는 Anthropic이 직접 설계·수행했고 독립적으로 재현된 바 없다.
비용도 함께 변화했다. Anthropic은 리눅스 커널에서 알려진 UAF(use-after-free, 해제된 메모리를 재사용하는 취약점)를 $2,000 미만의 추론 비용과 하루 미만의 실행 시간으로 실제 작동하는 루트 익스플로잇으로 전환했으며, 커널의 트래픽 제어 스케줄러에서 자체 발견한 두 번째 UAF와 연계했다. 취약점 하나를 활용 가치 있게 만드는 데는 여전히 수천 달러가 들며, 그 결과가 High나 Critical 수준의 결함이라는 보장도 없다.
Echo는 2026년 7월 미국 고위 보안 리더 80명 이상을 대상으로 설문조사를 실시했다. 조사에서 37%는 소프트웨어 공급망 보안 개선의 최대 장벽으로 '수습할 수 있는 것보다 더 많은 취약점 탐지'를 꼽았고, 11%는 다음 투자 항목으로 탐지나 스캐닝 강화를 언급했다. Anthropic은 내부적으로 추가 취약점을 확인했지만, 자체 팀과 외부 파트너 모두 검토 역량이 부족해 유지관리자에게 전달하지 못하고 있다.
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