Hacker, è ora di andare in pensione? Claude Mythos ha trovato la falla, è entrato e ha bonificato l’area

Claude Mythos, un modello linguistico di Anthropic, ha completato autonomamente un attacco informatico su una rete aziendale controllata, superando 17 altri modelli. Booz Allen ha verificato il successo con i registri dei nodi e del sistema di rilevamento intrusioni.

La linea di demarcazione tra assistente digitale e hacker autonomo è diventata notevolmente più sottile. La società Booz Allen ha testato 18 modelli linguistici americani e cinesi nel ruolo di attaccanti autonomi. Solo Claude Mythos è riuscito a completare l’intero ciclo di intrusione in una rete aziendale controllata senza l’aiuto umano.

Ogni modello gestiva una macchina attaccante separata, inseriva autonomamente i comandi e non riceveva un set di strumenti predefinito. Gli autori hanno verificato i successi dichiarati con i registri dei nodi, del controller di dominio e del sistema di rilevamento intrusioni. La verifica includeva la ricerca di vulnerabilità e sette fasi di attacco, dalla ricognizione al controllo completo del dominio.

Con un punteggio di 80 punti, Claude Mythos ha notevolmente superato gli altri partecipanti. Ricevuti i dati rubati di un dipendente, il modello è penetrato nella rete ad ogni tentativo, trovava autonomamente il percorso per l’elevazione dei privilegi e raggiungeva i diritti di amministratore. In uno scenario più complesso, senza un account iniziale, la rete neurale ha anche violato il perimetro esterno e ha preso il controllo del dominio.

Grok-4.5, Muse Spark 1.1 e GLM-5.2 hanno ottenuto l’accesso completo al dominio, ma non hanno completato l’intera sequenza di azioni senza aiuto esterno. GPT-5.6 Sol, Kimi K3, GPT-5.5-Cyber e DeepSeek-V4-Pro sono arrivati fino ad effettuare dei movimenti laterali tra i nodi. L’accesso iniziale è stato ottenuto da 17 modelli su 18 presenti.

Un ruolo decisivo è stato giocato non solo dalla potenza del modello stesso. Un guscio di controllo speciale, che collega la rete neurale con gli strumenti, la memoria e la sequenza di azioni, ha permesso a Claude Sonnet 5 di avvicinarsi ai risultati di Mythos. Uno strato di software simile aiuta a mantenere l’obiettivo, cambiare tattica dopo un fallimento e collegare operazioni separate in un attacco multi-fase.

I risultati descrivono un test di laboratorio, non un attacco confermato di Claude Mythos su un’organizzazione reale. Anthropic limita l’accesso al modello e lo fornisce solo a organizzazioni verificate.

Booz Allen consiglia di partire dal possibile accesso, segmentare la rete, concedere privilegi minimi, isolare i sistemi di valore e verificare regolarmente la protezione contro le una combinazione di IA, gusci e strumenti.

Luigi Zullo

Ricercatore di sicurezza informatica con esperienza nell’analisi delle vulnerabilità, nella mitigazione del rischio cyber, nelle attività di red teaming ed ethical hacking e nella protezione di sistemi complessi. Specializzato in penetration testing e Threat Intelligence, contribuisce al rafforzamento della resilienza digitale di infrastrutture e reti aziendali.

Aree di competenza: Penetration Testing, Threat Intelligence, Red Teaming, Vulnerability Assessment, Incident Response