驚動全美金融巨頭的AI大模型！Mythos強到好可
驚動全美金融巨頭的AI大模型！Mythos強到好可怕？連貝森特、鮑爾都跳起來 金融系統恐
面臨系統性危機
一個AI模型拉響驚動了全美金融大頭們！新創AI公司Anthropic 7日發表新一代大型語言模
型「神話」（Mythos），引發美國財政部長貝森特、聯準會主席鮑爾高度警戒，同日火速聯
手召集緊急召集華爾街多家統重要性金融機構（SIFI）執行長與資安高層，聚焦討論Mythos
所帶來的資安衝擊。
細數這場會議與會者，包括花旗集團、高盛集團、美國銀行、摩根士丹利與富國銀行等大型
銀行CEO，幾乎囊括美國金融體系核心節點，僅摩根大通執行長 Jamie Dimon因故未能出席
。
值得注意的是，會議以極短時間內安排且未事先公開，並直接由CEO層級參與，而非技術或
合規部門，顯示監管單位已將此議題上升至「系統性風險管理」層級。不僅凸顯監管層對新
型AI風險的高度警戒，也意味金融體系正面臨一種過去未曾出現的攻擊範式轉變。
Mythos是什麼？到底有多強？
Mythos並非單純升級版大型語言模型，而是一個被Anthropic定位為「通用型AI」，但在網
路安全領域具備顯著突破的模型。官方與外部測試顯示，其能力已跨越傳統漏洞掃描工具，
進入「漏洞發現—利用—串聯攻擊」的全鏈條自動化階段。
根據Anthropic的說法，Mythos在數周內自主發現數千個「零日」（zero-day）漏洞。不僅
秒破27年未解的系統漏洞，甚至進化出自我意識，在代碼掃描與發現漏洞的能力上，展現具
破壞性的跨代提升。
Anthropic以其能力太強大而不向大眾開放。雖然其能迅速找出軟體漏洞並加以修補，從而
有助加強資安，但這迅速找漏洞的能力也令Mythos變成雙面刃。
因為有心人同樣能利用它更快地找出更多漏洞，包括Anthropic聯盟內各大企業在內，所有
主要軟體系統和網路瀏覽器裡的關鍵性漏洞，讓他們可以立即發動「零日攻擊」（zero-day
exploit）。
Anthropic表示，所有支撐全球電網、供水系統、航空訂票系統、零售網路、軍事設施與醫
療機構等主流作業系統都可能有安全漏洞，從而存在資安危機。
Mythos可在使用者指令下執行什麼任務？
識別主流作業系統與瀏覽器中的未知漏洞（零日漏洞）
撰寫可實際執行的攻擊程式碼（exploit）
將多個漏洞串接為完整攻擊鏈（attack chain）
過去需由高階駭客團隊耗時數周、甚至數個月才能完成的滲透測試與攻擊設計，如今可能被
壓縮為自動化流程。更關鍵的是，該模型已在測試中挖掘出包括OpenBSD長達27年未被發現
的漏洞，以及FFmpeg中歷經數百萬次掃描仍未觸發的缺陷，顯示其能力並非理論推演，而具
備實戰價值。
為何貝森特、鮑爾都如此高度警戒？
為何Mythos才剛公布，貝森特、鮑爾就火速在當天下午，緊急召集全美金融體系的核心人物
討論資安？關鍵在於Mythos的「雙用性」（dual-use），同一套能力既可用於防禦（漏洞掃
描、修補），也可被用於攻擊（漏洞武器化）。這種特性將導致資安領域長期存在的「攻防
不對稱」進一步擴大。
對銀行風險主要體現層面
攻擊規模化與自動化：AI可同時對多個系統發動測試與滲透，降低攻擊門檻
精準度大幅提升：生成式AI可針對特定系統客製攻擊腳本，提高成功率
攻擊鏈完整化：從初始入侵到權限提升與橫向移動，可一體完成
這意味著，一旦模型能力外溢至惡意行為者，銀行核心系統（支付清算、交易撮合、資產託
管）可能面臨前所未有的滲透壓力，甚至引發跨機構連鎖反應。
資安危機不是新聞！為何現在突然緊張了？
AI涉及資安風險早就不是新鮮事，此次事件不同以往的關鍵，在於AI能力「質變」。過去AI
多用於輔助分析或偵測異常，但Mythos顯示，AI已能主動發現未知漏洞並進行攻擊設計，等
同將「高階駭客能力」模組化與商品化。
也因此，Anthropic採取極為罕見的發布策略—限制僅約數十家科技與金融機構（如Amazon
、Apple、Microsoft）優先使用，並透過「Project Glasswing」計畫先行強化基礎設施防
禦，這也是大型AI模型首次因潛在社會風險而未全面公開。
Mythos將如何衝擊金融體系 從系統滲透、流動性壓力到系統性危機
若將Mythos類模型納入風險情境分析，其對金融體系的衝擊可能出現系統滲透、金融網路汙
染、流動性壓力及系統性危機等不同程度的影響。
潛在金融危機路徑
單點突破 → 系統滲透：攻擊者利用零日漏洞入侵單一銀行
橫向擴散 → 金融網絡污染：透過支付、清算與跨行系統擴散
信任崩潰 → 流動性壓力：客戶對銀行資安失去信心，引發資金外流
市場連鎖反應 → 系統性危機：股市、債市與貨幣市場同步波動
由於現代金融高度數位化與互聯，資安事件不再只是營運風險，而可能演變為「類金融危機
」的觸發因子，成為改寫金融風險分布的「關鍵變數」。此次會議亦傳遞明確政策訊號：AI
風險治理將從科技監管，擴展至金融穩定框架。
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