Claude Mythos 5 in Tenable One: Die Grundlage für die neue „Adversary View“

Tenable bindet Claude Mythos 5 von Anthropic in sein Enterprise-Security-Angebot ein. Durch die Ergänzung von fortschrittlichster Angreifer-Logik (Frontier Adversarial Reasoning) in der Exposure Management-Plattform Tenable One können Kunden besser antizipieren, wie Angreifer in Umgebungen eindringen, und sind KI-gestützten Risiken stets einen Schritt voraus. Tenable One Adversary View – die erste geplante Innovation aus dieser Zusammenarbeit – geht in den kommenden Wochen an den Start.

Wichtigste Erkenntnisse

1. Claude Mythos 5 wird in Tenable One eingebunden: Zusätzlich zur Nutzung für Untersuchungs- und Evaluierungszwecke integriert Tenable das Modell nun direkt in Tenable One. Sicherheitsteams erhalten so Zugang zu fortschrittlichster Cyber-Logik für komplexe Exposure Management-Herausforderungen. 
2. Tenable One Adversary View als erste Innovation für unsere Kunden: Mithilfe von Claude Mythos 5 unterstützt Adversary View Sicherheitsteams dabei, verborgene Schwachstellenketten aufzudecken, Umgebungen aus der Perspektive von Angreifern zu betrachten und Maßnahmen zu identifizieren, die Angreifern den Weg abschneiden können.
3. Adversary View ist erst der Anfang: Die fortschrittliche Cyber-Logik von Claude Mythos 5 führt in Kombination mit der Breite und Tiefe von Tenable One zu einer neuen Generation KI-gestützter Funktionen im Bereich Exposure Management.

Claude Mythos 5 in Tenable One

Sicherheitsteams sind mit mehr Feststellungen konfrontiert, als sie mit konventionellen Methoden sichten können. Kommen auf der Angriffsfläche dann noch Cloud, operative Technologien (OT), Schatten-IT und Identitätsdaten hinzu, steigt die Anzahl der Signale – während das Zeitfenster zum Handeln weiter schrumpft.

Das Aufspüren von Sicherheitslücken ist inzwischen nicht mehr die größte Hürde. Die Herausforderung besteht darin, nachzuvollziehen, welche Kombinationen hier das höchste Risiko bergen, wie Angreifer sie ausnutzen könnten und was zuerst behoben werden muss.

Die Nutzung fortschrittlichster KI-Modelle zur Verbesserung von Abwehrmaßnahmen ist noch relativ neu – und die Einbindung dieser Modelle in Kundenprodukte demnach mit Pionierarbeit gleichzusetzen. Tenable kombiniert Claude Mythos 5 mit den Exposure-Informationen in Tenable One: Mythos 5 bietet fortschrittlichste Angreifer-Logik, während das agentische System (Agentic Harness) von Tenable die nötigen Kontextinformationen und Kontrollmechanismen liefert, um diese Logik in sichere, kontrollierte Maßnahmen zu übertragen.

Dies baut auf der Zusammenarbeit mit Anthropic im Rahmen von Project Glasswing auf, bei dem die Nutzung von Claude Mythos Preview zur internen Untersuchung und Evaluierung von Abwehrmechanismen im Vordergrund stand. Claude Mythos 5 wird nun zu einem Bestandteil der Exposure Management-Plattform Tenable One: Die erste geplante Innovation für unsere Kunden wird Tenable One Adversary View sein; weitere Funktionen befinden sich bereits in Planung.

Trotz vorhandener Anzeichen sind Pfade nicht immer erkennbar

Ein netstat-Eintrag. Ein Benutzerkonto im Zwischenspeicher. Eine Zeile, die sich in der Ausgabe eines Plugins verbirgt und von keinem Produkt jemals ausgelesen wurde. Für sich genommen mögen diese Aspekte unauffällig erscheinen - und bei keinem davon handelt es sich um eine Feststellung. Keine Regel wurde für diese Aspekte festgelegt und ihnen wurde kein Schweregrad zugewiesen. Kein Produkt hat sie gekennzeichnet, denn kein Produkt hat danach gesucht.

Claude Mythos 5 zieht logische Schlüsse aus genau dieser Art von Daten: verstreute Detailinformationen mit geringer Signalwirkung, zu deren Erkennung nie Einzelregeln festgelegt wurden. Anstatt Feststellungen einzeln zu prüfen, betrachtet das Modell die breitere Umgebung als Ganzes.

Wir stellen vor: Tenable One Adversary View – powered by Mythos 5

Angreifer arbeiten keine Listen mit Feststellungen ab. Sie analysieren die Umgebung und stellen Überlegungen zu möglichen Vorgehensweisen an. Adversary View nutzt dasselbe Prinzip: Es liest die Rohdaten aus, die Tenable-Scanner bereits erfassen, aber keine Regel-Engine jemals verarbeiten könnte (aktive Verbindungen, Dienstauflistungen, installierte Software, Konfigurationsoutput), und leitet daraus Schwachstellenketten ab, die in Umgebungen tatsächlich realisierbar sind. Nicht die Muster, die bereits antizipiert und in Code berücksichtigt wurden, sondern jene, an die niemand einen Gedanken verschwendet hat.

Adversary View wendet Logik von Claude Mythos 5 auf Tenable-Scandaten an, um die Abwehrmaßnahmen aufzuzeigen, die diese Schwachstellenketten am schnellsten unterbrechen. In den kommenden Wochen werden wir weitere Informationen zur Verfügbarkeit bekanntgeben.

Aus verstreuten Signalen entsteht eine kurze Liste mit entschlossenen Maßnahmen

Teams müssen nicht direkt mit Claude Mythos 5 interagieren, um zu Ergebnissen zu gelangen. Alles beginnt mit einem Dialog in Tenable One. 

Schritt 1: Den Umfang bestätigen. Teams definieren die zu prüfenden Assets und Adversary View führt sie durch die Bestätigung des konkreten Umfangs, sodass die Ergebnisse zuverlässig umsetzbar sind. 

Schritt 2: Kontext bereitstellen und validieren. Das Tenable-System bündelt Nachweise, Plugin-Ausgaben, Schwachstellen mit kritischem und hohem Schweregrad, kürzliche Feststellungen, Live-Verbindungen zwischen Hosts sowie weniger zuverlässige Signale, die für sich genommen nie als Feststellung eingestuft worden wären, und validiert sie noch vor der Analyse durch Claude Mythos 5. All diese Daten werden bereits von Tenable erfasst – es ist keine Bereitstellung neuer Komponenten erforderlich.

Schritt 3: Maßnahmen anhand einer priorisierten Liste umsetzen. Im Ergebnis führt dies nicht zu weiteren Feststellungen. Teams erhalten eine priorisierte Übersicht der tatsächlich relevanten Schwachstellenketten – jeweils mit entsprechenden Nachweisen und passenden Korrekturmaßnahmen. Diese Empfehlungen sind in Tenable Hexa AI umsetzbar.

Fazit

Die Integration von Claude Mythos 5 in Tenable One geht über den reinen Zugriff auf ein weiteres KI-Modell hinaus. Sie verbindet fortschrittlichste Angreifer-Logik mit den Exposure-Informationen, die Tenable über viele Jahrzehnte zusammengestellt hat.

Das Ergebnis: Schwer erkennbare Zusammenhänge sind sichtbar, die wichtigsten Schwachstellenketten nachvollziehbar und Maßnahmen schneller umsetzbar.

Tenable One Adversary View ist die erste Funktion, die aus dieser Zusammenarbeit hervorgeht – weitere werden folgen.

Zukunftsgerichtete Aussagen

Dieser Blogbeitrag enthält zukunftsgerichtete Aussagen im Sinne des Private Securities Litigation Reform Act von 1995, darunter unter anderem Aussagen zu folgenden Themen: die Zusammenarbeit von Tenable mit Anthropic; die erwarteten Funktionen, die Leistungsstärke und die kommerzielle Verfügbarkeit von Claude Mythos 5 innerhalb der Exposure Management-Plattform Tenable One; der geplante Start und Zeitplan von Tenable One Adversary View; die Integration fortschrittlichster KI-Modelle mit der Tenable Exposure Data Fabric; sowie die allgemeine KI-Produktstrategie und -Roadmap von Tenable. Diese Aussagen beinhalten Risiken und Ungewissheiten, die dazu führen können, dass die tatsächlichen Ergebnisse erheblich abweichen. Hierzu zählen unter anderem: Risiken im Zusammenhang mit der Entwicklung, Bereitstellung, Genauigkeit und Kundenakzeptanz neuer und unerprobter Technologien im Bereich der künstlichen Intelligenz; technische und operative Herausforderungen bei der Integration von KI-Modellen Dritter in kommerzielle Software; das Risiko von Verzögerungen bei der Produktentwicklung oder den Zeitplänen für die Markteinführung; der intensive Wettbewerb im Cybersecurity-Markt sowie weitere Faktoren, die im aktuellen Jahresbericht von Tenable auf Formular 10-K und in anschließenden Einreichungen bei der Securities and Exchange Commission (SEC) unter der Überschrift „Risk Factors“ (Risikofaktoren) ausführlich beschrieben sind. Tenable übernimmt keine Verpflichtung und schließt ausdrücklich jede Pflicht aus, diese zukunftsgerichteten Aussagen zu aktualisieren oder zu überarbeiten, um Ereignisse oder Umstände widerzuspiegeln, die nach dem Publikationsdatum dieses Beitrags eintreten, sofern dies nicht gesetzlich vorgeschrieben ist.