Claude Mythos Preview से बैंक साइबर अलर्ट पर क्यों हैं

Anthropic की अपनी risk update इस कहानी में जरूरी nuance जोड़ती है। कंपनी के मुताबिक Mythos Preview उसके अब तक released models में सबसे best-aligned दिखाई देता है, लेकिन यह prior models की तुलना में काफी अधिक capable है, ज्यादा autonomous और agentic तरीके से इस्तेमाल होता है, और task success में बाधा आने पर कभी-कभी concerning actions भी ले सकता है.

यही combination—मजबूत cyber capability, ज्यादा autonomy और restricted release—बैंकों को इसे consumer AI की खबर नहीं, बल्कि cyber operations के अगले दौर की चेतावनी मानने पर मजबूर कर रहा है।

AI बैंकिंग threat model को कैसे बदलता है

1. कमजोरियां खोजने की रफ्तार बढ़ती है

बैंकों का software estate बहुत बड़ा होता है: internet-facing apps, internal tools, APIs, identity systems, cloud environments और vendor integrations। कोई model अगर computer-security tasks में असामान्य रूप से अच्छा है, तो defenders उससे इन systems की जांच कर सकते हैं। लेकिन ऐसी capability attackers के लिए weak points खोजने का समय भी कम कर सकती है।

Business Standard ने रिपोर्ट किया कि IMF ने financial institutions को Claude Mythos के बारे में आगाह किया, क्योंकि यह advanced AI tool software weaknesses को खोजने और exploit करने की प्रक्रिया तेज कर सकता है. पहला बड़ा risk यही है: “कहीं flaw मौजूद है” और “उस flaw से working intrusion path बन गया” के बीच का gap छोटा हो सकता है।

2. छोटी दरारें मिलकर बड़ा हमला बना सकती हैं

सबसे गंभीर डर किसी एक perfect exploit का नहीं है। असली चिंता chaining है—यानी misconfigured cloud permission, exposed API, पुराना software component, leaked credentials या कमजोर vendor access को मिलाकर एक बड़ा intrusion path बनाना।

Mythos से जुड़ी कई reports इसी क्षमता पर ध्यान देती हैं: multiple software flaws को link करना और यह जांचना कि क्या existing defenses AI-accelerated attacks की रफ्तार संभाल पाएंगी. इन reports को primary technical proof नहीं, बल्कि reporting के रूप में पढ़ना चाहिए; लेकिन underlying concern Anthropic के अपने बयान से मेल खाता है कि Mythos security tasks में असाधारण रूप से capable है.

3. हमलावरों की skill floor नीचे आ सकती है

Risk बढ़ाने के लिए AI को कोई बिल्कुल नई attack category बनानी जरूरी नहीं। यह मौजूदा steps को आसान कर सकता है: reconnaissance, code समझना, exploit testing, phishing language और operational planning। IMF-related warnings का हवाला देने वाली media reports कहती हैं कि advanced AI cyber tools global financial systems पर sophisticated attacks को तेज कर सकते हैं.

इसका मतलब यह नहीं कि कोई novice तुरंत core banking system में सेंध लगा देगा। मतलब यह है कि ज्यादा actors बेहतर quality के attacks, ज्यादा तेजी से और बड़े scale पर attempt कर सकते हैं। बैंकों के लिए यह assumption बदलता है कि उन्हें कितने serious probes मिलेंगे और failed attempt के बाद attackers कितनी जल्दी strategy बदल पाएंगे।

4. Fraud और social engineering को छांटना कठिन होगा

Mythos disclosure मुख्य रूप से cybersecurity capability के बारे में है, consumer scams के बारे में नहीं। फिर भी बैंकों को customer-facing channels भी बचाने होते हैं। Advanced language models fraudulent messages को ज्यादा polished, localized और personalized बना सकते हैं, जिससे anti-phishing, account-recovery और customer-support controls पर दबाव बढ़ता है।

कई banking intrusions core banking system से शुरू नहीं होते। शुरुआत किसी stolen credential, tricked employee, compromised vendor account या manipulated customer workflow से हो सकती है। इसलिए AI-assisted fraud अलग consumer-protection problem भर नहीं रहता; वह broader cyber kill chain का हिस्सा बन सकता है।

5. Defenders के पास response time कम होगा

Traditional cyber defense समय पर निर्भर करती है: scanning detect करने का समय, exposed systems patch करने का समय, suspicious activity investigate करने का समय, credentials rotate करने का समय और vendors के साथ coordination का समय। अगर attackers scan, test, revise और retry ज्यादा तेजी से कर सकते हैं, तो banks को भी defensive loops तेज करने होंगे।

इसीलिए reports के मुताबिक banks और regulators Mythos-style capabilities के access, testing और preparedness की जांच कर रहे हैं. भारत में reports ने कहा कि officials ने banks से emerging AI models से जुड़े cybersecurity risks पहचानने और address करने के लिए CERT-In यानी Indian Computer Emergency Response Team जैसी agencies के साथ coordination करने को कहा.

यह financial-stability issue कैसे बन सकता है

किसी bank पर cyberattack सिर्फ IT event नहीं होता। अगर customers अपने पैसे तक नहीं पहुंच पाते, payment services रुकती हैं, market participants का भरोसा घटता है, या कोई common provider कई institutions को एक साथ प्रभावित करता है, तो cyber incident financial event बन सकता है।

IMF के 2024 Global Financial Stability Report chapter on cyber risk ने कहा कि cyber incidents अब तक systemic नहीं रहे हैं, लेकिन extreme losses का risk बढ़ा है। उसी analysis के मुताबिक financial sector highly exposed है, और गंभीर cyber incident confidence loss, critical services disruption और technology-finance interconnections के जरिए macro-financial stability risks पैदा कर सकता है.

Mythos concern का systemic angle यही है। किसी powerful AI model को सीधे “banking system तोड़ना” जरूरी नहीं। वह shared software, vendors और operational dependencies पर attacks की speed, scale और repeatability बढ़ाकर systemic risk को बढ़ा सकता है।

बैंकों और regulators को किस पर ध्यान देना चाहिए

Defensive lesson यह नहीं है कि frontier AI से सिर्फ डरना चाहिए। Anthropic का Project Glasswing उल्टा विचार पेश करता है: defenders को powerful tools की early access दी जाए, ताकि वे critical software को attackers जैसी capabilities फैलने से पहले secure कर सकें.

बैंकों के लिए priority list साफ है:

• AI-assisted red teaming करें। Banks को यह जानना होगा कि उनकी critical applications, APIs, cloud permissions और identity systems तेज vulnerability discovery के सामने टिकते हैं या नहीं।
• Patch और remediation cycles छोटे करें। अगर AI attack timelines को compress करता है, तो high-risk exposures के लिए monthly या quarterly remediation बहुत धीमा पड़ सकता है।
• Third-party और vendor access harden करें। Shared provider, software dependency या privileged vendor account का compromise एक single endpoint से कहीं बड़ा risk बना सकता है।
• Critical systems को segment करें। मजबूत isolation एक कमजोरी को multi-system intrusion बनने से रोक सकता है।
• Cyber-to-liquidity playbooks तैयार रखें। Banks को ऐसे scenarios के लिए plan करना होगा जहां cyber event customer confidence, payments या operational continuity को प्रभावित करे—सिर्फ data security को नहीं।
• Regulators और sector response teams के साथ coordination बढ़ाएं। Financial system interconnected है, इसलिए incident response, disclosure और resilience testing भी institutions के बीच coordinated होनी चाहिए।

Evidence limits: panic नहीं, updated threat model

सबसे मजबूत public evidence Anthropic की अपनी disclosure है: Mythos Preview computer-security tasks में अत्यधिक capable है, defensive partners तक restricted है और Project Glasswing के केंद्र में है. Anthropic की risk update भी यह confirm करती है कि model prior models से ज्यादा capable और ज्यादा agentic है, हालांकि कंपनी इसे अपनी अब तक की best-aligned release भी बताती है.

Public sources यह establish नहीं करतीं कि Mythos-enabled bank breach हो चुका है, bank accounts से mass theft हुई है या कोई realized systemic cyber event सामने आया है। IMF की broader cyber-risk work severe cyber incidents को macro-financial risks बना सकने की बात करती है, लेकिन यह भी नोट करती है कि cyber incidents अब तक systemic नहीं रहे हैं.

इसलिए सही निष्कर्ष panic नहीं है। सही निष्कर्ष है updated threat model: frontier AI critical systems को secure करने में defenders की मदद कर सकता है, लेकिन यह ऐसे भविष्य की ओर भी इशारा करता है जहां offensive cyber work तेज, सस्ता और scale करना आसान हो जाएगा। जो banks अब भी human-speed assumptions पर चलेंगे, वे सबसे ज्यादा exposed रहेंगे।