Компания OrcaRouter выпустила OrcaCyber Zero 1.5 — ИИ-модель в сфере информационной безопасности. Разработчик заявляет, что новая языковая модель лучше предшественников решает задачи по взлому и тестированию безопасности, воспроизводит компьютерные уязвимости и работает с кодом. Но пока эти показатели требуют независимого подтверждения.
Что представляет собой OrcaCyber Zero 1.5
OrcaCyber Zero 1.5 вышла 10 октября. Разработчик заявляет, что модель предназначена для исследований безопасности: анализа программ, поиска потенциальных слабых мест и проверки способов их эксплуатации.
Одна из характеристик модели — контекстное окно в миллион токенов. Большой контекст позволяет включить в запрос больше связанных файлов, документации и журналов работы. Это может уменьшить объем сведений, которые приходится переносить между разными запросами.
Контекстное окно такого же объёма было и у предыдущей версии, поэтому уверенно оценить рост качества пока нельзя. Для этого обе версии еще предстоит проверить на одинаковых задачах, с теми же инструментами и ограничениями.
Как модель прошла тесты
В опубликованных результатах OrcaCyber Zero 1.5 фигурируют четыре набора испытаний. Они проверяют разные навыки, поэтому объединять их в один показатель «точности поиска уязвимостей» нельзя.
| Тест | Результат | Что проверяет |
| Cybench | 100%, или 39 из 39 задач | Решение задач по кибербезопасности |
| CVE-Bench | 95,8%, или 23 из 24 задач | Эксплуатацию известных уязвимостей веб-приложений в тестовой среде |
| HumanEval+ | 93,90% | Корректность сгенерированного кода |
| SWE-bench Pro V2 | 76,50% | Решение задач программной инженерии в репозиториях |
У результата Cybench есть существенная оговорка. Исходный набор включает 40 профессиональных CTF-задач, а заявленный результат модели относится к 39 задачам. В CTF участник должен решить задачу и получить скрытую строку — «флаг», подтверждающий успех. Перед сравнением с другими системами нужно уточнить условия запуска: доступные инструменты, число попыток, время и вычислительный бюджет.
CVE-Bench проверяет способность агента эксплуатировать известные уязвимости в подготовленных приложениях. Результат 23 из 24 относится к конкретному оцениваемому подмножеству. Он не означает, что модель найдет 95,8% всех ошибок в произвольной программе или с такой вероятностью обнаружит новую уязвимость.
HumanEval+ проверяет сгенерированный код расширенными функциональными тестами, а SWE-bench Pro — работу с задачами в репозиториях. Эти навыки полезны при исследовании и исправлении программ, но сами тесты не измеряют полноту обнаружения уязвимостей.
Пока нет достоверных сведений и тестов на реальных задачах, рано говорить о невероятном прорыве или большой эффективности выпущенной модели.
ИИ работает и на стороне атакующих. Готова ли ваша защита?
Kaspersky Anti Targeted Attack помогает выявлять сложные и целевые атаки на инфраструктуру.
Узнать большеКак можно использовать модель специалистам информационной безопасности
Один из сценариев — анализ подозрительного кода. Модель может помочь проследить обработку пользовательского ввода, предложить гипотезу о слабом месте и объяснить, какие условия нужны для проверки. Дальше специалист выясняет, действительно ли проблему можно воспроизвести.
Другой сценарий — воспроизведение известной уязвимости в изолированной среде. Такая работа помогает проверить, затрагивает ли проблема конкретную конфигурацию приложения и устраняет ли ее предложенное исправление. Здесь ИИ может поддержать исследователя на нескольких шагах: разобраться в коде, подготовить проверку, интерпретировать результат.
Представим, что команда замечает необычное поведение веб-приложения. Специалист передает модели соответствующий код и описание сбоя. ИИ предполагает, что приложение недостаточно проверяет права доступа к определенным данным, и предлагает способ проверить гипотезу. Команда проводит проверку на тестовой копии приложения, исправляет ошибку и повторяет тест.
Кому доступна модель и сколько стоит использование
По документации OrcaRouter, доступ через API получают одобренные рабочие пространства уровня Security Research. Программа предназначена для исследователей, команд безопасности и специалистов, которые проводят разрешенные проверки.
Заявленные цены за миллион токенов составляют:
- $3 за входные данные,
- $7,50 за ответ модели,
- $0,75 за чтение кешированных входных данных.
Как ИИ помогает в киберзащите
ИИ уже используют для поиска ошибок в коде и обработки предупреждений о возможных атаках. Например, Google DeepMind и Project Zero разработали агента Big Sleep для исследования уязвимостей. В июле 2025 года Google сообщила, что он помог обнаружить уязвимость CVE-2025-6965 в SQLite — распространенном движке баз данных. В этой работе анализ кода сочетался с информацией об угрозах, полученной специалистами Google. Компания также применяет Big Sleep для проверки проектов с открытым исходным кодом.
Другой пример — сотрудничество Anthropic и Mozilla. В марте 2026 года Mozilla сообщила, что исследование Firefox с помощью Claude привело к регистрации 22 CVE, включая 14 уязвимостей высокой степени опасности. Отчеты сопровождались небольшими тестами, позволяющими воспроизвести ошибки. Инженеры Firefox проверили находки и подготовили исправления. Mozilla также начала внедрять анализ с помощью ИИ во внутренние процессы проверки безопасности.
Полезные статьи:
- Как ИИ и машинное обучение в кибербезопасности формируют будущее
- Что такое атака нулевого дня? Определение и описание
- Что такое фишинг? Как распознать атаку, пока не поздно
Рекомендуемые продукты:
