精选理由
安全团队和基础设施开发者可以从中了解当前安全 LLM 的真实能力边界——Mythos 能抓哪些漏洞、会漏哪些，以及规模化落地前必须补齐的短板，值得点开看具体案例。
Cloudflare 近期将安全大模型 Mythos 等应用于其关键基础设施的实时代码审计，并分享了观察结果。Mythos 在发现特定类型的安全漏洞（如注入攻击、权限提升）上表现出色，但在处理复杂逻辑错误和上下文依赖的漏洞时仍有局限。该实验揭示了当前安全 LLM 在规模化部署前需要解决的可靠性、可解释性和误报率问题。这项工作为 AI 辅助代码安全审计提供了宝贵的实践参考，表明模型需要与人工审查和传统工具协同工作。
原文 · Cloudflare Blog
Project Glasswing: what Mythos showed us
In recent weeks, we pointed Mythos and other security-focused LLMs at live code across critical parts of our infrastructure. We share what we observed, the models’ strengths and weaknesses, and what the work around them needs to look like before any of it can scale.