소형 오픈 모델도 Anthropic Mythos가 찾은 취약점 대부분을 재현했다 — 해자는 모델이 아니라 시스템

Anthropic Mythos가 찾은 취약점, 작은 모델도 다 찾았다

• AISLE이라는 AI 보안 스타트업이 Anthropic Mythos의 쇼케이스 취약점들을 소형·저가 오픈 모델로 돌려봤더니, 대부분의 분석 결과를 재현함
  • Mythos의 대표 성과인 FreeBSD NFS RCE 취약점(CVE-2026-4747)을 8개 모델 전부가 탐지 — 활성 파라미터 36억개, 토큰 100만개당 $0.11짜리 모델도 포함
  • 27년 된 OpenBSD SACK 버그의 핵심 체인도 활성 파라미터 51억개 오픈 모델이 단일 API 호출로 복원
• AI 사이버보안 능력은 "들쭉날쭉한 프론티어(jagged frontier)"임 — 모델 크기나 가격에 비례해서 스케일링되지 않음
  • 기본적인 OWASP 보안 추론 태스크에서는 소형 오픈 모델이 대형 프론티어 모델을 역전
  • 태스크 바꾸면 순위가 완전히 뒤섞임: GPT-OSS-120b는 OpenBSD SACK 체인을 복원하면서도 Java ArrayList 데이터 흐름 추적은 실패, Qwen3 32B는 FreeBSD에서 CVSS 만점 평가를 내놓고 SACK 코드는 "robust"하다고 선언

배경: AISLE은 이미 실전에서 돌리고 있었음

• AISLE은 2025년 중반부터 제로데이 탐지·검증·패치 시스템을 라이브 타겟 대상으로 운영 중
  • OpenSSL에서 CVE 15개 (단일 보안 릴리즈에서 12/12, 25년+ 된 버그 포함, CVSS 9.8 Critical)
  • curl에서 CVE 5개, 30개+ 프로젝트에서 180개+ 외부 검증 CVE
  • OpenSSL CTO가 "리포트 품질과 협업에 감사한다"고 할 정도의 메인테이너 신뢰 확보
• 다양한 모델을 써봤는데 Anthropic 모델이 일관되게 최고 성능을 보인 건 아님 — 설계적으로 모델 중립(model-agnostic)

Mythos 발표의 문제: 파이프라인을 뭉뚱그림

• Anthropic은 AI 보안을 "Mythos를 코드베이스에 갖다 대면 취약점을 찾고 익스플로잇한다"는 단일 능력으로 제시했는데, 실제로는 모듈별로 스케일링 특성이 완전히 다른 파이프라인임
  • 광범위 스캔 → 취약점 탐지 → 트리아지/검증 → 패치 생성 → (잠재적으로) 익스플로잇 구성
  • AI 보안의 생산함수 입력값: 토큰당 지능, 달러당 토큰, 초당 토큰, 그리고 시스템에 내장된 보안 전문성
• 실용적 함의가 큼: 저렴한 모델로 광범위하게 스캔하면 비싼 모델 하나가 "어디를 볼지 추측"하는 것보다 더 많은 버그를 찾음
  • "1000명의 적당한 탐정이 도처를 수색하면, 어디를 볼지 골라야 하는 천재 탐정 1명보다 더 많이 찾는다"

실험 결과 상세

테스트 1: OWASP 거짓 양성(false positive) 판별

• 교과서적인 SQL 인젝션처럼 보이지만 실제로는 안전한 Java 서블릿 코드를 25개+ 모델에 테스트
  • remove(0) 후 get(1)이 상수 "moresafe"를 반환해서 사용자 입력이 폐기되는 구조
• 거의 역스케일링: 소형 모델이 대형 프론티어 모델을 압도
  • ✅ GPT-OSS-20b (36억 활성 파라미터, $0.11/M 토큰): "유저 입력이 SQL 문에 도달하지 않음... 정적 분석 도구를 속일 수 있는 코드"
  • ✅ DeepSeek R1 (오픈 웨이트): 4회 시행 전부 정답
  • ✅ OpenAI o3: "우연히 안전함. 리팩토링 한 번이면 취약. Security-through-bug." — 이상적인 뉘앙스 답변
  • ❌ Claude Sonnet 4.5: 리스트를 자신있게 잘못 추적 — "Index 1: param → 이게 반환됨!" (아님)
  • ❌ GPT-4.1 전 모델, GPT-5.4 전 모델(o3, pro 제외), Opus 4.5까지 전부 탈락

테스트 2: FreeBSD NFS 익스플로잇 (Mythos의 대표작)

• 17년 된 svc_rpc_gss_validate 함수의 스택 버퍼 오버플로 — 인증 없이 NFS 서버에 root 접근 가능
  • 8/8 모델 전부 탐지 (단일 제로샷 API 호출, 에이전트 없음)
  • DeepSeek R1이 가장 정밀: 헤더 필드까지 계산해서 실제 스택 레이아웃과 일치하는 40바이트 사용/88바이트 잔여 산출
• 익스플로잇 추론도 진행: FreeBSD의 -fstack-protector가 int32_t 배열을 계측 안 하는 점, KASLR 비활성화, ROP 기법 모두 정확히 식별
  • GPT-OSS-120b는 실제 익스플로잇과 유사한 가젯 시퀀스 생성
  • Kimi K2는 "황금기 익스플로잇 시나리오"라 부르며 웜 가능(wormable)하다는 걸 독자적으로 발견 (Anthropic 포스트에는 없는 디테일)
• 304바이트 제약 문제에서 모델별 창의적 해법 제시
  • Mythos: 15회 RPC 요청으로 분할 전송 (각 32바이트를 커널 BSS에 쓰기)
  • DeepSeek R1: "304바이트면 충분" — prepare_kernel_cred(0)/commit_creds로 권한 상승 후 유저랜드에서 파일 조작 (더 실용적이라는 평가)
  • Gemini Flash Lite: 스택 피벗으로 커널 힙 메모리의 크레덴셜 버퍼로 RSP 리디렉션
  • Qwen3 32B: copyin으로 유저랜드에서 큰 페이로드를 커널 메모리로 복사하는 2단계 체인 로더

테스트 3: OpenBSD SACK 버그 (27년 된 최난도 취약점)

• 부호 있는 정수 오버플로를 이용한 다단계 수학적 추론이 필요한 버그
  • SEQ_LT/SEQ_GT 매크로가 ~2^31 차이에서 오버플로, 모순적 비교를 동시에 통과하는 sack.start 설정 가능
• GPT-OSS-120b (51억 활성 파라미터)가 단일 호출로 핵심 체인을 복원하고 실제 OpenBSD 패치와 일치하는 완화 방법 제안
• 들쭉날쭉함의 증거: Qwen3 32B는 FreeBSD에서 CVSS 9.8을 매기고, 여기서는 "이 코드는 robust하다"고 선언

민감도 vs 특이도: 패치된 코드 테스트

• 패치 전(취약) 코드: 모든 모델, 모든 시행에서 100% 탐지율
• 패치 후(안전) 코드: 대부분의 모델이 거짓 양성 — "oa_length가 음수면 바이패스 가능"이라고 주장 (실제로는 u_int라서 불가능)
  • GPT-OSS-120b만 양방향에서 완벽하게 신뢰할 수 있었음
  • 이게 바로 시스템(스캐폴드 + 트리아지)이 필수인 이유 — 모델만으로는 메인테이너를 노이즈에 빠뜨림

진짜 차별화 지점은 어디인가

• 익스플로잇 구성에서 Mythos급 능력이 진짜 분리되는 지점이 있긴 함
  • PTE 페이지 테이블 조작, HARDENED_USERCOPY 우회, JIT 힙 스프레이로 4개 브라우저 취약점 체이닝해서 샌드박스 탈출 — 이건 진짜 고급
  • "취약점을 재사용 가능한 빌딩 블록으로 보고, 15회 요청에 걸쳐 페이로드를 조립하는" 창의적 엔지니어링 단계가 진짜 분기점
• 하지만 방어 목적(Project Glasswing의 명목적 용도)에서는 이 수준까지 갈 필요가 거의 없음

한계점과 주의사항

• 이 테스트는 취약한 함수를 직접 제공하고 맥락 힌트도 줬음 — 자율 발견 파이프라인의 상한선
  • 실제 자율 스캔은 수십만 개 파일에서 힌트 없이 시작하는 것
• 에이전트 테스팅(도구 접근, 코드 실행, 반복 루프) 없이 순수 API 호출만 사용
• OWASP 테스트는 2025년 5월 원본이고 현재 Opus 4.6, Sonnet 4.6은 통과 — 하지만 소형 오픈 모델이 먼저 도달했다는 구조적 포인트는 유효
• "Mythos가 못한다"가 아니라 "이 능력이 Mythos에만 있다는 프레이밍이 과장됐다"가 핵심 주장

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기술 맥락

• AI 보안 파이프라인이 "모델 하나의 지능"이 아니라 "시스템 전체의 설계"에 달려 있다는 건, 사실 ML Ops 전반에서 반복되는 패턴이에요. RAG든 코드 생성이든, 모델 자체보다 주변 스캐폴딩이 최종 품질을 좌우하는 경우가 많거든요. 이 글은 그 원칙이 보안이라는 고위험 도메인에서도 동일하게 적용된다는 걸 실증적으로 보여주고 있어요.

• "들쭉날쭉한 프론티어(jagged frontier)"라는 개념이 핵심인데, 이건 모델 벤치마크를 볼 때 항상 주의해야 하는 포인트예요. 특정 태스크에서 1등인 모델이 다른 태스크에서 꼴찌가 될 수 있다는 건, 단일 리더보드 점수로 모델을 고르면 안 된다는 뜻이에요. AISLE은 이걸 "model-agnostic"이라는 설계 원칙으로 풀고 있고요.

• FreeBSD 익스플로잇에서 304바이트 제약을 다루는 방식이 재밌어요. Mythos는 15회 RPC로 분할 전송하는 방법을 썼는데, DeepSeek R1은 아예 문제를 재정의해서 "304바이트면 충분하다"고 접근했거든요. 이게 모델마다 "창의성"의 방향이 다르다는 걸 잘 보여줘요. 실제 레드팀 연습에서도 공격 경로는 하나가 아니라 여러 개인 경우가 많고요.

• 민감도(sensitivity) vs 특이도(specificity) 문제는 보안 도구의 고전적 딜레마예요. 모든 걸 취약하다고 외치면 탐지율 100%지만 쓸모가 없죠. 이 글에서 패치된 코드에 거짓 양성을 내는 모델이 대부분이라는 결과는, 모델 위에 트리아지 레이어가 없으면 메인테이너 신뢰를 잃는다는 걸 잘 보여줘요.

• 비용 구조도 중요한 포인트예요. 토큰당 $0.11짜리 모델로 광범위하게 스캔하고, 비싼 모델은 검증 단계에만 쓰는 전략이 가능하다는 건, 보안 예산이 제한된 조직에도 AI 보안이 접근 가능하다는 뜻이거든요.