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#AnthropicLaunchesGlasswingProgram
A Anthropic Lança o Project Glasswing: Uma Grande Iniciativa de Cibersegurança com IA
Em 7 de abril de 2026, a Anthropic anunciou o Project Glasswing, uma iniciativa colaborativa que reúne grandes empresas de tecnologia para usar IA avançada na defesa proactiva contra ciberataques.
Iniciativa Central: Colocar um Poderoso Modelo de IA a Trabalhar Defensivamente
O projecto centra-se no Claude Mythos Preview, um modelo de IA ainda não lançado. Em testes, o Mythos Preview obteve 83,1% no benchmark de segurança do CyberGym, face aos 66,6% do Claude Opus 4.6. Já identificou milhares de vulnerabilidades de dia zero, incluindo um bug com 27 anos no OpenBSD e uma falha com 16 anos no FFmpeg que tinha sobrevivido a milhões de testes automatizados.
Devido ao seu potencial de utilização indevida, o modelo não será disponibilizado ao público. O acesso é estritamente limitado a parceiros para trabalho defensivo.
Principais Parceiros e Apoio da Indústria
O grupo de lançamento inclui AWS, Apple, Broadcom, Cisco, CrowdStrike, Google, JPMorganChase, a Linux Foundation, Microsoft, NVIDIA e Palo Alto Networks. Mais de 40 organizações adicionais que mantêm infraestruturas críticas também vão participar.
A Microsoft salientou que o modelo demonstrou melhorias substanciais nos seus benchmarks de segurança, enquanto a Cisco afirmou que as formas antigas de reforçar sistemas já não são suficientes.
Investimento na Segurança de Código Aberto
Para apoiar o ecossistema mais alargado, a Anthropic compromete-se a disponibilizar até 100 milhões de dólares em créditos de utilização e a fazer 4 milhões de dólares em doações diretas para organizações de segurança de código aberto, incluindo Alpha-Omega, OpenSSF e a Apache Software Foundation.
O que vem a seguir
As organizações participantes irão partilhar conclusões sempre que possível, e a Anthropic planeia divulgar publicamente as vulnerabilidades corrigidas no prazo de 90 dias. A empresa também está em conversações em curso com funcionários do governo dos EUA sobre as capacidades do modelo.