XBOW는 최근 Anthropic의 Mythos Preview 모델에 대해 광범위한 평가를 수행하였으며, 벤치마크와 대화형 워크플로우를 통한 보안 시험대에 올렸습니다. 분석 결과, Mythos Preview는 특히 소스 코드 감사(Source Code Auditing) 및 역공학(Reverse Engineering) 분야에서 취약점 발견의 상당한 진보를 보여주었습니다. 이 모델은 잠재적 약점을 식별하는 데 있어 전례 없는 정밀도를 보여주지만, 실시간 사이트 검증(Live-site Validation) 및 익스플로잇 검증(Exploit Verification)을 위해서는 XBOW의 도구와 같은 외부 오케스트레이션(Orchestration)이 필요한 "몸 없는 두뇌" 상태로 남아 있습니다.

이번 테스트에서는 Mythos Preview를 GPT 5.5 및 Opus 4.7과 같은 다른 프런티어 모델(Frontier Models)과 비교했습니다. 결과에 따르면 Opus 4.6과 비교했을 때 미탐(False Negatives)이 42% 감소한 것으로 나타났으나, 모델의 판단이 때때로 지나치게 문자 그대로(Literal) 해석되는 경향이 있음이 발견되었습니다. 강력한 성능에도 불구하고, Opus보다 5배 높은 것으로 추정되는 모델의 높은 비용은 보안 팀이 정밀도와 계산 비용(Computational Expense) 사이에서 균형을 맞춰야 함을 시사하며, 비용 효율적인 보안 자동화를 위해 종종 멀티 모델 접근 방식(Multi-model Approach)이 필요함을 나타냅니다.

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