- Mythos和Fable 5发布时以自动化零日漏洞利用为宣传热点，但迅速受到限制，引发了行业反思。
- Anthropic的高调公关加剧了恐惧，但基准测试显示Mythos的进展是渐进的；早期模型如GPT-5.4和Opus 4.6在挑战中并未落后太多。
- Mythos发现了OpenBSD和FFmpeg等旧漏洞，但开源软件中的老旧漏洞很常见，不一定难以发现；AI辅助发现增加了它们的普遍性。
- Mythos的可扩展性允许以高成本（例如，一个漏洞20,000美元）进行详尽搜索，但这主要惠及资金充裕的参与者，而非普通攻击者。
- 小型模型如DeepSeek、Gemma 4和Qwen 3.6能发现一些漏洞，但只有Mythos级别的模型能创建有效的利用并减少误报。
- 美国政府禁止非公民使用Mythos，导致Anthropic停滞，而OpenAI通过GPT5.5-Cyber和Daybreak等项目推进，专注于可控发布中的防御。
- 在无法访问顶级模型的情况下，现有工具如Opus 4、带Codex Security插件的GPT-5.5以及本地模型的FOSS工具仍可用于防御。
- 利用AI辅助分类和上下文优先排序改进漏洞管理，以处理日益增多的CVE并专注于关键补丁。
- 通过使用最小化容器（如无发行版容器）、加固镜像和禁用不必要的服务来减少攻击面。
- 通过上下文感知代理、权限管理、防钓鱼多因素认证以及诱捕系统（如蜜罐）来增强深度防御，以捕获笨拙的AI入侵。
- 在技术控制和流程中采用零信任原则（显式验证、最小权限、假设被入侵），以应对AI增强的社会工程攻击。
- Mythos提高了风险，但并未否定现有的网络安全重点；利用暂停期加强防御，利用AI进行保护，并为未来威胁做好准备。