Orion-1: Artemis Security bouwt AI-model voor verdedigers

Securityteams hebben een probleem met frontier-modellen. Dezelfde vaardigheden die een model nuttig maken om een inbraak te onderzoeken, maken het ook nuttig om er een uit te voeren. Daarom blijven aanbieders de vangrails aanscherpen, en verdedigers lopen daar steeds vaker tegenaan.

De Amerikaanse start-up Artemis Security denkt dat een speciaal gebouwd model de oplossing is. De nieuwe release, Orion-1, is ontworpen om aanvallen op bedrijfsnetwerken zelfstandig te onderzoeken en erop te reageren. Op de eigen benchmark van het bedrijf verslaat het Claude Opus 5.5 en GPT-6 Sol.

Wat Orion-1 precies doet

Orion-1 doorzoekt logdata van de systemen die een gemiddeld bedrijf draait:

• authenticatiediensten
• cloudomgevingen
• zakelijke endpoints
• SaaS-applicaties
• netwerkapparatuur

De taak van het model is signalen met elkaar te verbinden die los van elkaar onschuldig lijken. Artemis geeft dit voorbeeld: een inlog op een zakelijk account, nieuwe rechten in een cloudomgeving en een net aangemaakte inboxregel in een e-mailaccount. Orion-1 legt het verband en schrijft alle drie toe aan één aanvaller.

Zodra het model heeft gereconstrueerd wat er is gebeurd, kent het een betrouwbaarheidsscore toe, komt het tot een oordeel en adviseert het vervolgens een reactie of zet het er zelf een in gang.

Volgens Artemis lopen modellen voor algemeen gebruik op twee manieren vast bij dit soort werk. Ze raken de draad kwijt als ze miljarden gebeurtenissen krijgen, of ze zien ongebruikelijke maar onschuldige activiteit aan voor een aanval.

Hoe het is getraind

Artemis heeft Orion-1 gefinetuned op taken uit de eigen securityoperaties. Daaronder vallen het opsporen van verdachte patronen in logs, het zoeken naar bekende aanvalstechnieken, het schrijven van nieuwe detectieregels en het indammen van lopende aanvallen. Volgens het bedrijf is er geen klantdata gebruikt voor de training.

Artemis noemt Orion-1 een "Frontier Foundation Model". De blogpost beschrijft echter alleen het finetunen. Er staat niet in of het model is gebouwd op een bestaand model van een andere aanbieder.

Een benchmark rond beslissingen

Om modellen te vergelijken, heeft Artemis een eigen test ontwikkeld: "Decision-Grade Readiness" (DGR). De meeste bestaande securitybenchmarks overhoren modellen over aanvalstechnieken of leggen ze hackpuzzels voor. DGR werkt anders. Elk model krijgt dezelfde eerste melding, dezelfde omgevingsdata en dezelfde tools die een menselijk securityteam zou hebben. Daarna moet het beslissen of er werkelijk een aanval gaande is.

De benchmark bevat duizenden taken met een bekende uitkomst. In sommige zit helemaal geen aanval, en sommige bevatten onschuldige data die er bewust kwaadaardig uitziet. Modellen worden beoordeeld op zowel hun oordeel als het bewijs waarop dat rust.

Artemis rapporteert resultaten voor vijf taken. Naast Opus 5.5 en GPT-6 Sol testte het bedrijf Grok 4.7 en Kimi K3. Het grootste verschil zat in het reconstrueren van aanvallen: Orion-1 scoorde daar 80,8, tegen 58,3 voor het op één na beste model.

Het gaat om cijfers van de leverancier zelf, op een benchmark die de leverancier zelf heeft gebouwd, en zo moeten ze ook gelezen worden.

Beschikbaarheid en controle

Orion-1 is in een private preview beschikbaar voor geselecteerde klanten op het platform van Artemis. Klanten stellen per type actie grenzen in, en bepalen daarmee hoeveel het model zonder menselijke tussenkomst mag beslissen. Standaard vereisen acties met grote impact goedkeuring van een mens.

Artemis is jong. Het bedrijf kwam in april uit de stealthmodus en maakte toen bekend 70 miljoen dollar te hebben opgehaald in een seed- en een Series A-ronde, zo'n zes maanden na de oprichting.

Waarom verdedigers tegen muren oplopen

Het grotere verhaal is de frictie die securityteams ervaren met modellen voor algemeen gebruik.

OpenAI beschouwt zijn Astra-model als het eerste dat de hoogste risicocategorie voor cybersecurity zou kunnen bereiken. Die categorie geldt voor een model dat zelfstandig cyberaanvallen zou kunnen ontwikkelen en uitvoeren. Claude Opus 5.5 schuift de meeste cybersecuritytaken door naar het oudere Opus 4.8.

Hugging Face liep direct tegen het probleem aan. In juli probeerde het bedrijf een volledig autonome AI-aanval op de eigen infrastructuur te analyseren met commerciële frontier-modellen. De vangrails blokkeerden de analyse van de aanvalsdata volledig. Het team stapte over op het open-weight-model GLM 5.2, dat het op eigen servers draaide.

Aanbieders reageren met gespecialiseerde modellen voor verdedigers, met afgeschermde toegang. OpenAI geeft het minder beperkte GPT-5.5-Cyber alleen aan geverifieerde verdedigers. Anthropic kiest een vergelijkbare route met zijn verificatieprogramma voor cybersecurity. Het zet zijn sterkste model, Claude Mythos 5, in via de Claude Security-scanner en securityproducten van partners.

Dat is van belang bij het lezen van de resultaten van Artemis. Mythos 5 noch GPT-6 Astra komt voor in de vergelijking met Orion-1. En omdat Opus 5.5 cybertaken doorstuurt naar Opus 4.8, weerspiegelen de scores van Opus 5.5 mogelijk grotendeels de antwoorden van het oudere model.

Onze kijk

Het voorval bij Hugging Face laat zien dat vangrails die vooral weigeren juist de mensen in de steek kunnen laten die ze zouden moeten beschermen. Een team dat een aanval op de eigen systemen analyseerde, moest terugvallen op een zelf gehost open-weight-model. Dat wijst op een gesplitste markt: streng afgeschermde frontier-modellen aan de ene kant, en gespecialiseerde of zelf gehoste tools voor verdedigers aan de andere.

Orion-1 past in dat patroon, maar het bewijs is tot nu toe mager. De benchmark is van Artemis zelf. De sterkste afgeschermde modellen ontbreken in de vergelijking. De herkomst van het model is onduidelijk. Onafhankelijke tests tegen Mythos 5 of GPT-6 Astra zouden veel meer zeggen dan de huidige cijfers.

De ontwerpkeuzes lijken verstandig. Autonomiegrenzen per actie en standaard menselijke goedkeuring voor stappen met grote impact sluiten aan bij een bredere beweging in de sector richting AI trainen om aan te vallen en te verdedigen onder expliciete controle. Het is de moeite waard om te volgen of klanten in de preview Orion-1 daadwerkelijk laten handelen, of het in een adviserende rol houden.