Forradalmi áttörés az AI és a kiberbiztonság területén: Claude Sonnet 4.5 új korszakot nyit
Az utóbbi években az MI (mesterséges intelligencia) alkalmazása a kiberbiztonságban egyre inkább a gyakorlati hasznosság irányába mozdult el. A kutatások és a gyakorlati tapasztalatok egyaránt azt mutatják, hogy a legfejlettebb AI-modellek nem csupán elméleti szinten, hanem a valós védekezési feladatokban is kiemelkedő eredményeket érnek el. Ezt igazolja a Claude Sonnet 4.5 modell megjelenése, amely a kódhibák felfedezésében és javításában, valamint a rendszerek védelmében új mércét állított fel. Cikkünkben bemutatjuk, milyen jelentős előrelépést hoz ez a fejlesztés, és miért fontos az AI aktív alkalmazása a kibervédelemben.
Az AI szerepe a kiberbiztonságban: elmélettől a gyakorlatig
Az elmúlt években a mesterséges intelligencia képességeit folyamatosan követték a biztonsági szakemberek, de kezdetben a modellek korlátozottan voltak alkalmasak összetettebb, valódi kihívásokat jelentő feladatokra. Az elmúlt időszakban azonban jelentős változás történt: az AI immár képes komplex kódvizsgálatok elvégzésére, sebezhetőségek feltárására és ezek javítására is. Az idei DARPA AI Cyber Challenge versenyen például több csapat használt nagyméretű nyelvi modelleket (LLM-eket), köztük Claude-ot, hogy milliókód-sorokat elemezzenek és olyan hibákat is felfedezzenek, amelyek korábban ismeretlenek voltak.
Egyre több fejlett laboratórium és szervezet alkalmazza ezeket az AI-megoldásokat a sebezhetőségek felismerésére és jelentésére, miközben a védekezők egyre hatékonyabb eszközökhöz juthatnak. Ugyanakkor a fenyegetők is használják az AI-t, például a „vibe hacking” nevű adat-zsarolási módszerekben, ami korábban emberi csapatokat igényelt volna. A Safeguards csapat például nemrég egy olyan kiberkémkedési műveletet akadályozott meg, amelyben a mesterséges intelligenciát egy kritikus telekommunikációs infrastruktúra elleni támadásokhoz használták.
Claude Sonnet 4.5: az új generációs AI a védelem szolgálatában
A Claude Sonnet 4.5 fejlesztése során a kutatók elsősorban a kódhibák felderítésére, azok javítására, valamint a biztonsági infrastruktúra szimulált tesztelésére fókuszáltak. Tudatosan kerültek minden olyan fejlesztést, amely támadó jellegű feladatokat támogatna, mint például a kártékony szoftverek írása vagy fejlett kihasználási technikák. A cél az volt, hogy a védekezők – például informatikai biztonsági csapatok, kutatók vagy nyílt forráskódú projektek karbantartói – számára egy hatékony eszközt hozzanak létre, amely segíti a kód biztonságosabbá tételét.
A Sonnet 4.5 nemcsak gyorsabb és költséghatékonyabb az előző Opus 4.1 modellnél, de a szakmai benchmarkokon, például a Cybench és a CyberGym értékeléseken is kiemelkedő teljesítményt nyújt. A Cybench tesztek során a modell képes volt összetett, hosszú folyamatokat igénylő feladatokat – például hálózati forgalomelemzést, rosszindulatú kód kibontását és dekódolását – gyorsabban és hatékonyabban megoldani, mint egy tapasztalt emberi szakértő. A CyberGym értékelés pedig azt mutatta, hogy a Sonnet 4.5 nemcsak ismert sebezhetőségek feltárásában jobb, hanem az újak felfedezésében is szignifikáns előrelépést ért el.
Gyors előrelépés a sebezhetőségek javításában és a jövő kihívásai
A sebezhetőségek megtalálása mellett az egyik legnagyobb kihívás a hibák pontos és biztonságos javítása. A Claude Sonnet 4.5 ezen a téren is ígéretes eredményeket mutat: a modell képes olyan javításokat generálni, amelyek funkcionálisan megegyeznek az ember által készített, elfogadott javításokkal. Ez azonban még csak az első lépés, hiszen a hibák helyes orvoslása komplex feladat, amely sokszor többféle megoldást is elfogad.
A fejlesztők folyamatosan dolgoznak azon, hogy Claude váljon egy megbízható javító- és ellenőrző eszközzé, amely segíti a biztonsági szakembereket a mindennapi munkájukban. A valóságban a kiberbiztonsági kihívások gyakran sokkal összetettebbek, mint amiket a tesztek képesek modellezni, ezért fontos a felhasználói visszajelzések beépítése és a folyamatos együttműködés a védekező szervezetekkel.
AI és kiberbiztonság: a jövő együttműködése
A szakmai visszajelzések megerősítik a fejlesztés irányának helyességét. Például a HackerOne biztonsági platform vezetője arról számolt be, hogy a Claude Sonnet 4.5 44%-kal csökkentette a sebezhetőségek feltárásához szükséges időt, miközben 25%-kal javította a pontosságot. A CrowdStrike kutatói pedig kiemelték, hogy a modell kiválóan támogatja a támadó technikák tanulmányozását, ami erősíti a védekezési stratégiákat.
A Claude Sonnet 4.5 egy jelentős mérföldkő, de még messze nem tökéletes. A mesterséges intelligencia alkalmazása a kiberbiztonságban most érkezett el egy olyan ponthoz, ahol a fejlődés felgyorsulhat, és az AI mind nagyobb szerepet kaphat a digitális infrastruktúra védelmében. Ezért kulcsfontosságú, hogy minél több szervezet kezdje el kipróbálni és beépíteni ezeket az új megoldásokat, miközben folyamatosan építik azokat az értékelési keretrendszereket, amelyekkel mérni lehet a valódi előnyöket.
A jövőben a védelem és a fenyegetések közötti küzdelem egyre inkább az AI fejlesztése és alkalmazása köré fog szerveződni. Az együttműködés az ipar, a kormányzat és a civil szféra között elengedhetetlen ahhoz, hogy a digitális világ biztonságosabbá váljon, és az AI valóban a védelem szolgálatában álljon.
—
Források:
Andy K Zhang et al., „Cybench: A Framework for Evaluating Cybersecurity Capabilities and Risks of Language Models,” The Thirteenth International Conference on Learning Representations (2025)
Zhun Wang et al., „CyberGym: Evaluating AI Agents’ Cybersecurity Capabilities with Real-World Vulnerabilities at Scale,” arXiv preprint (2025)
