Palo Alto laat Claude en GPT-5.6 jacht maken op lekken

Palo Alto Networks verkoopt sinds 22 september een beveiligingsdienst die non-stop naar kwetsbaarheden zoekt met de zwaarste cybermodellen van Anthropic en OpenAI. De dienst heet Unit 42 Continuous Frontier AI Defense en draait volgens het persbericht van het bedrijf op Claude Mythos 5, GPT-5.6-Cyber en een aantal open modellen, samengebracht in een eigen harnas dat per taak kiest welk model erop wordt gezet.

De aanleiding is tempo. Palo Alto stelt dat de tijd tussen een inbraak en het moment waarop die wordt uitgebuit met 97 procent is gekrompen, van weken naar uren. Een pentest die een keer per jaar langskomt, loopt daar structureel achter. Wie wil weten hoe hard het aan de aanvalskant gaat, ziet dat terug in de wapenwedloop die AI in cybersecurity heeft ontketend.

Een model ziet te weinig

De opvallendste cijfers in de aankondiging gaan over de modellen zelf. Claude Mythos 5 en GPT-5.6-Cyber vinden voor minder dan 10 procent dezelfde kwetsbaarheden, schrijft Unit 42 op het bedrijfsblog. In ingewikkelde omgevingen komt geen enkel model boven de 40 procent van het totaal uit. Wie zijn beveiligingstests op een leverancier bouwt, mist dus per definitie het grootste deel van wat er te vinden is.

Daarom zet Palo Alto de modellen naast elkaar in plaats van achter elkaar. Het bedrijf zegt 17 miljoen dollar in de ontwikkeling te hebben gestopt en de aanpak in meer dan honderd klantopdrachten te hebben uitgeprobeerd. OpenAI bewandelt met Daybreak en de Cyber-varianten van GPT een vergelijkbare route naar de verdedigende kant van de markt.

Een jaar pentesten in drie weken

De resultaten die het bedrijf noemt zijn stevig. Continu scannen met Mythos leverde in drie weken evenveel op als een jaar traditioneel pentesten, en 3,2 keer meer hoge en kritieke kwetsbaarheden per product dan de oudere methodes. Bij elke klant die de Frontier AI Exposure Analysis doorliep werd iets gevonden. Van die vondsten kreeg 37 procent het label hoog of kritiek. Twee derde van de lekken in software van derden had geen bekend CVE-nummer en stond dus in geen enkele database.

Michael Moore van Palo Alto zegt in het persbericht dat Claude Mythos fouten aantrof die decennia aan menselijke review hadden overleefd. Dat rijmt met wat onderzoekers eerder deze maand deden toen ze met Claude Opus 5 kwetsbaarheden in de codebase van OpenAI vonden.

De aanvalskant gebruikt hetzelfde recept

Het multimodel-idee is niet voorbehouden aan verdedigers. Beveiligingsonderzoekers beschreven deze week malware die vier AI-modellen laat stemmen over de volgende zet, precies om te voorkomen dat een enkel model de boel verraadt of vastloopt. Het Britse NCSC vroeg in augustus al om een noodknop en een sandbox voor AI-agents, juist omdat die agents aan beide kanten van de lijn opduiken.

Wat betekent dit

Voor Nederlandse organisaties zit de les vooral in dat overlapcijfer van 10 procent. Een AI-scan met een model geeft een gevoel van dekking dat de techniek niet levert. Wie de uitkomsten serieus neemt, moet rekenen op meerdere modellen en op tests die meelopen met veranderingen in de omgeving, niet op een rapport per jaar. Het prijskaartje maakt Palo Alto niet openbaar; de dienst gaat wereldwijd op jaarabonnement en de kosten hangen af van welke modellen een klant kiest. Dat laatste wordt de komende jaren een reëel budgetgesprek, want elke extra frontier-model in de keten kost rekenkracht.