O modelo de IA mais avançado da Anthropic já identificou milhares de vulnerabilidades de segurança cibernética em todos os principais sistemas operacionais e navegadores da web. A empresa optou por não divulgá-lo publicamente, preferindo disponibilizá-lo discretamente às organizações responsáveis pela manutenção da infraestrutura crítica da internet.
Esse modelo é o Claude Mythos Preview, e a iniciativa é conhecida como Projeto Glasswing.
Os parceiros de lançamento incluem Amazon Web Services, Apple, Broadcom, Cisco, CrowdStrike, Google, JPMorgan Chase, Linux Foundation, Microsoft, Nvidia e Palo Alto Networks.
Além desse grupo principal, a Anthropic concedeu acesso a mais de 40 organizações adicionais que desenvolvem ou mantêm infraestruturas de software essenciais. A Anthropic está comprometendo até US$ 100 milhões em créditos de uso para o Mythos Preview como parte desse esforço, juntamente com US$ 4 milhões em doações diretas a organizações de segurança de código aberto.
Um modelo que superou seus próprios parâmetros de referência
O Mythos Preview não foi treinado especificamente para tarefas de segurança cibernética. A Anthropic afirmou que suas capacidades “surgiram como uma consequência indireta de melhorias gerais no código, no raciocínio e na autonomia”, observando que os mesmos avanços que tornam o modelo melhor na correção de vulnerabilidades também aumentam sua capacidade de explorá-las.
Este último ponto é significativo. O Mythos Preview melhorou a ponto de saturar amplamente os benchmarks de segurança existentes, levando a Anthropic a mudar seu foco para novas tarefas do mundo real – especificamente, vulnerabilidades de dia zero. Trata-se de falhas anteriormente desconhecidas pelos desenvolvedores do software.
Entre as descobertas: um bug de 27 anos no OpenBSD, um sistema operacional conhecido por sua forte segurança. Em outro caso, o modelo identificou e explorou de forma autônoma uma vulnerabilidade de execução remota de código com 17 anos no FreeBSD – CVE-2026-4747 – que permite que um usuário não autenticado em qualquer lugar da internet obtenha controle total de um servidor executando NFS. Nenhum ser humano esteve envolvido na descoberta ou na exploração após o prompt inicial para encontrar o bug.
Nicholas Carlini, da equipe de pesquisa da Anthropic, descreveu a capacidade do modelo de encadear vulnerabilidades: “Este modelo pode criar exploits combinando três, quatro ou, às vezes, cinco vulnerabilidades em sequência para alcançar um resultado altamente sofisticado. Encontrei mais bugs nas últimas duas semanas do que em todo o resto da minha carreira.”
Por que ele não está sendo lançado?
“Não planejamos disponibilizar o Claude Mythos Preview ao público devido às suas capacidades de segurança cibernética”, disse Newton Cheng, líder de segurança cibernética da Frontier Red Team na Anthropic. “Dado o ritmo acelerado do progresso da IA, não demorará muito para que tais capacidades se proliferem, potencialmente chegando a atores que não estão comprometidos em implantá-las com segurança. As consequências – para as economias, a segurança pública e a segurança nacional – podem ser graves.”
Essa preocupação não é hipotética. A Anthropic havia divulgado anteriormente o que descreveu como o primeiro caso documentado de um ataque cibernético executado em grande parte por IA – um grupo patrocinado pelo Estado chinês que usou agentes de IA para se infiltrar autonomamente em cerca de 30 alvos globais, com a IA lidando com a maioria das operações táticas de forma independente.
A empresa também informou, em caráter privado, altos funcionários do governo dos EUA sobre todas as capacidades do Mythos Preview. A comunidade de inteligência está agora avaliando ativamente como o modelo poderia remodelar as operações de hacking tanto ofensivas quanto defensivas.
O problema do código aberto
Um aspecto do Projeto Glasswing que vai além da coalizão de destaque é seu foco em software de código aberto. Jim Zemlin, CEO da Linux Foundation, afirmou claramente: “No passado, o conhecimento em segurança era um luxo reservado a organizações com grandes equipes de segurança. Os mantenedores de código aberto, cujo software sustenta grande parte da infraestrutura crítica mundial, historicamente foram deixados à própria sorte para lidar com a segurança.”
A Anthropic doou US$ 2,5 milhões para a Alpha-Omega e a OpenSSF por meio da Linux Foundation, e US$ 1,5 milhão para a Apache Software Foundation – proporcionando aos mantenedores de bases de código-fonte críticas acesso a varreduras de vulnerabilidades de segurança cibernética impulsionadas por IA em uma escala antes fora de alcance.
O que vem a seguir
A Anthropic afirma que seu objetivo de longo prazo é implantar modelos da classe Mythos em escala, mas somente quando novas salvaguardas estiverem firmemente estabelecidas. A empresa planeja introduzir essas novas salvaguardas primeiro com um futuro modelo Claude Opus, permitindo refiná-las com um modelo que não apresente o mesmo nível de risco que o Mythos Preview.
O cenário competitivo já está mudando em torno desse desenvolvimento. Quando a OpenAI lançou o GPT-5.3-Codex em fevereiro, a empresa o chamou de primeiro modelo que havia classificado como de alta capacidade para tarefas de segurança cibernética sob sua Estrutura de Preparação. A iniciativa da Anthropic com o Glasswing sinaliza que os principais laboratórios de IA veem a implantação controlada – e não o lançamento aberto – como o padrão emergente para modelos nesse nível de capacidade.
Se esse padrão se manterá à medida que essas capacidades se tornarem mais difundidas é, neste momento, uma questão em aberto que nenhuma iniciativa isolada pode responder de forma definitiva.
Veja também: A recusa da Anthropic em armar a IA é exatamente o motivo pelo qual o Reino Unido a quer
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PaulMartínez19 de Setembro de 2026 à6 09:00:06 WEST
Anthropic's move to keep their top-tier AI under wraps after spotting thousands of OS and browser bugs is pretty bold. It shows they're prioritizing quality over the hype cycle, but I wonder if this 'discreet release' strategy will actually speed up real-world fixes or just create more confusion for enterprises waiting for a public rollout. Either way, it's a fascinating case study in AI safety vs. speed.
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