# Palo Alto Networks потратила $1 млн на токены Anthropic для поиска уязвимостей

> Компания Palo Alto Networks использовала модель Mythos от Anthropic для выявления 24 критических уязвимостей в своих системах, потратив на тестирование около $1 млн в токенах. Эксперимент проводился в рамках оценки эффективности ИИ в кибербезопасности.

- Canonical HTML: https://youragents.me/ru/media/news/palo-alto-networks-potratila-1-mln-na-tokeny-anthropic-dlja-poiska-ujazvimostej
- Markdown: https://youragents.me/ru/media/news/palo-alto-networks-potratila-1-mln-na-tokeny-anthropic-dlja-poiska-ujazvimostej.md
- Section: Новости
- Published: 2026-06-02T23:00:41+03:00
- Modified: 2026-06-02T23:00:41+03:00

Компания Palo Alto Networks использовала модель Mythos от Anthropic для выявления 24 критических уязвимостей в своих системах, потратив на тестирование около $1 млн в токенах. Эксперимент проводился в рамках оценки эффективности ИИ в кибербезопасности. 

Корпорация Palo Alto Networks провела крупномасштабное тестирование возможностей языковой модели Mythos от Anthropic в области поиска уязвимостей. Как сообщили представители компании, затраты на использование модели составили около $1 млн в токенах, что позволило обнаружить 24 критические уязвимости в инфраструктуре.

По словам инженеров Palo Alto Networks, эксперимент продемонстрировал потенциал ИИ в автоматизации процессов аудита безопасности. Модель Mythos анализировала код и конфигурации систем, выявляя потенциальные векторы атак, которые могли остаться незамеченными при традиционных методах проверки. При этом отмечается, что ИИ не заменил полностью ручную экспертизу, а дополнил её, сократив время на первичный анализ.

Результаты тестирования были представлены в блоге компании. В публикации подчёркивается, что стоимость токенов — не единственный фактор, влияющий на экономическую целесообразность применения ИИ в кибербезопасности. Важную роль играют точность модели и её способность интегрироваться в существующие рабочие процессы.

Эксперты отмечают, что подобные эксперименты становятся всё более распространёнными среди крупных технологических компаний. В частности, аналогичные тесты проводили Google DeepMind и Microsoft, оценивая возможности ИИ в области обнаружения уязвимостей и генерации патчей.

Источники: X-пост Peter Wildeford, 1 июня 2026; блог Palo Alto Networks.