El modelo Claude Mythos identifica 271 vulnerabilidades en Firefox

El 22 de abril, Decrypt informó que Mozilla, el desarrollador del navegador Firefox, anunció en una publicación de blog el martes que una versión temprana del modelo de IA Claude Mythos de Anthropic ayudó a identificar 271 vulnerabilidades en el navegador Firefox durante pruebas internas, las cuales han sido corregidas esta semana. El modelo de IA ha ganado atención recientemente por su rendimiento en el campo de la ciberseguridad. Mozilla declaró: “A medida que estas capacidades entran en manos de más defensores, muchos otros equipos están experimentando la misma emoción que sentimos cuando vimos por primera vez los resultados de las pruebas. Para un objetivo reforzado, una sola vulnerabilidad así podría activar una alerta roja para 2025, y la aparición simultánea de tantas vulnerabilidades plantea la pregunta de si todavía es posible mantenerse al día.” Mozilla había probado previamente otro modelo de Anthropic, que identificó 22 vulnerabilidades sensibles a la seguridad en una versión anterior de Firefox. Mozilla también señaló que las vulnerabilidades descubiertas estaban dentro de las capacidades de “investigadores humanos de élite”. Mythos, lanzado en marzo de este año, es el modelo de vanguardia de Anthropic para tareas de razonamiento, codificación y ciberseguridad, representando un nuevo nivel más allá de su serie Opus anterior. Las pruebas previas a su lanzamiento mostraron que podía identificar miles de vulnerabilidades previamente desconocidas en sistemas operativos y navegadores web importantes. El acceso al sistema está restringido a través de un proyecto limitado llamado Project Glasswing, que solo está abierto a empresas tecnológicas específicas como Amazon, Apple y Microsoft. Informes de este lunes indicaron que, a pesar de la solicitud de la administración Trump para que las agencias federales dejen de usar la tecnología de Anthropic, la Agencia de Seguridad Nacional todavía está ejecutando la vista previa de Claude Mythos en redes clasificadas.