{"id":309,"date":"2026-11-11T11:06:19","date_gmt":"2026-11-11T10:06:19","guid":{"rendered":"https:\/\/mspbusiness.com\/de\/it-nachrichten\/cisco-integriert-claude-mythos-von-anthropic-in-ai-defense\/"},"modified":"2026-11-11T16:54:21","modified_gmt":"2026-11-11T15:54:21","slug":"cisco-integriert-claude-mythos-von-anthropic-in-ai-defense","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mspbusiness.com\/de\/technologie-und-architektur\/cisco-integriert-claude-mythos-von-anthropic-in-ai-defense\/","title":{"rendered":"Cisco integriert Claude Mythos von Anthropic in AI Defense"},"content":{"rendered":"<p><strong>Cisco erg\u00e4nzt AI Defense um Claude Mythos von Anthropic, mit dem Organisationen ihre KI-Anwendungen und -Agents auf Schwachstellen testen k\u00f6nnen. Das Unternehmen gab dies auf der Cisco Live APJC in Melbourne bekannt. Dar\u00fcber hinaus erweitert Cisco Splunk Agent Observability um Tokenomics und Evaluierungsmodelle und bindet Cisco IQ an Security-Workflows an.<\/strong><\/p>\n<p>Mit der Erg\u00e4nzung k\u00f6nnen Organisationen Red Teaming f\u00fcr ihre KI-Systeme mit einem Frontier-KI-Modell durchf\u00fchren, teilt Cisco mit. Jeetu Patel, Pr\u00e4sident und Chief Product Officer von Cisco, betont, dass Organisationen KI nur dann skalieren k\u00f6nnen, wenn sie sie absichern, verwalten und \u00fcberwachen k\u00f6nnen. Mit der Kombination aus Runtime-Schutz und Qualit\u00e4tskontrollen f\u00fcr Agents will Cisco verhindern, dass Agents kompromittiert werden. Zudem m\u00f6chte das Unternehmen transparent machen, ob jedes eingesetzte Token einen messbaren Gesch\u00e4ftswert liefert.<\/p>\n<h3>Red Teaming mit Claude Mythos<\/h3>\n<p>Nach eigenen Angaben hat Cisco seit der Einf\u00fchrung von AI Defense im Januar 2025 Hunderten von Kunden dabei geholfen, Schwachstellen in KI-Modellen, -Anwendungen und -Agents aufzusp\u00fcren, bevor diese in Produktion gehen. Laut dem Unternehmen erg\u00e4nzt Claude Mythos dies um Reasoning-F\u00e4higkeiten. Das Modell plant Tests und entwirft f\u00fcr jedes System mehrstufige Angriffspfade, um subtile Schwachstellen zu finden. Jede Testaktion wird f\u00fcr Audits protokolliert. Kunden arbeiten ausschlie\u00dflich \u00fcber die strukturierte Oberfl\u00e4che von AI Defense und erhalten keinen offenen Prompt-Zugang.<\/p>\n<p>Michael Moore, Leiter Cybersecurity bei Anthropic, weist darauf hin, dass Organisationen KI-Agents zunehmend f\u00fcr ihre Kernprozesse einsetzen. Laut Moore sind gr\u00fcndliche Tests vor dem Produktiveinsatz von Agents daher unerl\u00e4sslich.<\/p>\n<h3>Einschr\u00e4nkungen f\u00fcr das Modell<\/h3>\n<p>AI Defense kn\u00fcpft die Nutzung von Claude Mythos an mehrere Safeguards. Das Modell arbeitet nur auf Systemen, die der Kunde selbst registriert hat, die sich in seinem Besitz befinden und die er f\u00fcr Tests freigegeben hat. Jeder Auftrag erfordert eine Authentifizierung und ist kryptografisch an einen namentlich benannten Operator innerhalb der Organisation gebunden. Ein menschlicher Nutzer legt Aufgabe und Ziele fest. Sitzungen sind zeitlich begrenzt und k\u00f6nnen jederzeit beendet werden. Dar\u00fcber hinaus greifen die Kontrollen in AI Defense mit Safeguards und Monitoring auf Programmebene ineinander.<\/p>\n<h3>Tokenomics und Evaluierungsmodelle in Splunk<\/h3>\n<p>Splunk Agent Observability erh\u00e4lt die Funktion Tokenomics, die laut Cisco die Kosten jedes Agents mit Bewertungen der Qualit\u00e4t und Wirkung seiner Arbeit verkn\u00fcpft. Tokenomics nutzt daf\u00fcr Nutzungsdaten aus Amazon Bedrock und Amazon CloudWatch und zeigt den ROI des KI-Einsatzes in einer einzigen \u00dcbersicht.<\/p>\n<p>Au\u00dferdem f\u00fchrt das Unternehmen Eval-G1 Evaluation Models und The Evaluation Tuner ein. Damit wandeln Teams agentische Traces und Expertenfeedback in eigene Small Language Models f\u00fcr Evaluierungen und Guardrails um. Cisco zufolge arbeiten diese Modelle bis zu 98 Prozent g\u00fcnstiger als ein kommerzielles LLM und reagieren 2,5-mal schneller als herk\u00f6mmliche LLMs.<\/p>\n<h3>Cisco IQ in Security-Workflows<\/h3>\n<p>Cisco bringt Echtzeit-Intelligence aus Cisco IQ direkt in Security-Umgebungen und automatisierte Workflows, unter anderem in Splunk und ServiceNow. Cisco IQ b\u00fcndelt Wissen \u00fcber Schwachstellen und verkn\u00fcpft dieses laut dem Unternehmen in Echtzeit mit Bedrohungen im Netzwerk. Die Plattform wird von mehr als 16.000 Kunden mit zusammen fast 20 Millionen Ger\u00e4ten genutzt. Cisco begr\u00fcndet den Schritt damit, dass KI die Zeitspanne zwischen der Ver\u00f6ffentlichung und der Ausnutzung einer Schwachstelle von Wochen auf Stunden verk\u00fcrzt.<\/p>\n<p>Liz Centoni, EVP und Chief Customer Experience Officer bei Cisco, erkl\u00e4rt, dass Erkenntnisse \u00fcber Schwachstellen erst dann sinnvoll sind, wenn Organisationen auch darauf reagieren k\u00f6nnen. Laut Centoni unterst\u00fctzt Cisco Kunden dabei gemeinsam mit Partnern und seinen Professional-Services-Teams.<\/p>\n<h3>Verf\u00fcgbarkeit<\/h3>\n<p>Adaptive Red Teaming mit Claude Mythos wird in K\u00fcrze f\u00fcr ausgew\u00e4hlte Organisationen verf\u00fcgbar sein. Tokenomics erscheint voraussichtlich im Dezember als Private Preview, die allgemeine Verf\u00fcgbarkeit im AWS Marketplace ist f\u00fcr Anfang 2027 geplant. Die Evaluierungsmodelle und der Evaluation Tuner sind ab diesem Monat allgemein verf\u00fcgbar.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Organisationen k\u00f6nnen ihre KI-Anwendungen und -Agents \u00fcber Cisco AI Defense mit dem Frontier-Modell Claude Mythos testen. 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