एआई ने आक्रामक सीमा लांघ ली है: क्लाउड मिथोस और इंसानी बग हंटिंग के अंत की कहानी

बीबीसी और मनीकंट्रोल सहित आउटलेट्स से बात करते हुए, पालमियोटी ने समझाया कि प्रौद्योगिकी उस गति से विकसित हो रही है जहां मानव प्रतिभा का शीर्ष स्तर भी गैर-प्रतिस्पर्धी बन सकता है। उन्होंने भविष्यवाणी की कि एआई हैकिंग प्रतियोगिताएं Pwn2Own जैसी प्रतियोगिताओं को अप्रचलित बना सकती हैं, क्योंकि मिथोस जैसी प्रणालियों की कच्ची गति, पैमाना और स्वायत्तता का मुकाबला कोई भी व्यक्तिगत मानव, चाहे वह कितना भी कुशल क्यों न हो, नहीं कर सकता ।

गंभीर रूप से, उनकी चेतावनी यह नहीं है कि एआई तुरंत सभी सुरक्षा शोधकर्ताओं की जगह ले लेगा, बल्कि यह है कि यह एक क्षमता सीमा पार कर रहा है जो इस बात की अर्थव्यवस्था को बदल देता है कि सबसे महत्वपूर्ण कमजोरियों को सबसे पहले कौन—या क्या—ढूंढता है। उनका तर्क है कि यह प्रक्षेपवक्र मशीनों की ओर इशारा करता है ।

क्लाउड मिथोस वास्तव में क्या करता है: बेंचमार्क स्कोर से परे क्षमताएं

क्लाउड मिथोस प्रीव्यू कोई संकीर्ण साइबर सुरक्षा उपकरण नहीं है। यह एक सामान्य-उद्देश्यीय भाषा मॉडल है, एंथ्रोपिक की क्लाउड लाइन का अगली पीढ़ी का उत्तराधिकारी। इसे विशेष रूप से हैकर बनने के लिए प्रशिक्षित नहीं किया गया था। फिर भी जब इसकी क्षमताओं का मूल्यांकन किया गया, तो परिणामों ने इसके रचनाकारों को भी चौंका दिया ।

हज़ारों ज़ीरो-डे खोजें

एंथ्रोपिक ने पुष्टि की कि मिथोस प्रीव्यू ने हर प्रमुख ऑपरेटिंग सिस्टम और हर प्रमुख वेब ब्राउज़र में स्वायत्त रूप से हज़ारों उच्च-गंभीरता वाली कमजोरियों की खोज की। इसमें पहले से अज्ञात (ज़ीरो-डे) खामियां शामिल हैं जिन्हें किसी भी मानव शोधकर्ता ने अभी तक उजागर नहीं किया था । एक रिपोर्ट ने इसे 21 मिनट में 303 पृष्ठों की भेद्यता खोज उत्पन्न करने वाला बताया ।

कार्यशील शोषण विकास

पिछले एआई मॉडल कभी-कभी कमजोरियां ढूंढ सकते थे, लेकिन लगभग कभी भी स्वायत्त रूप से एक कार्यशील शोषण का निर्माण नहीं कर सकते थे। ज्ञात फ़ायरफ़ॉक्स जावास्क्रिप्ट इंजन कमजोरियों को कार्यात्मक शेल शोषण में बदलने वाले एक बेंचमार्क पर, मिथोस प्रीव्यू 181 बार सफल रहा। पिछले सर्वश्रेष्ठ एंथ्रोपिक मॉडल, क्लाउड ओपस 4.6, की सफलता दर लगभग शून्य थी । यह एक क्रमिक सुधार नहीं है—यह एक पार की गई सीमा का प्रतिनिधित्व करता है ।

स्ट्रिप्ड बायनेरिज़ की रिवर्स इंजीनियरिंग

मिथोस बंद-स्रोत या संकलित सॉफ़्टवेयर का विश्लेषण कर सकता है, भले ही मानव-पठनीय डिबगिंग जानकारी हटा दी गई हो। यह कच्चे मशीन-स्तरीय कोड की जांच करता है, समझता है कि प्रोग्राम कैसे कार्य करता है, और उन कमजोरियों को उजागर करता है जो स्रोत पहुंच के बिना अस्पष्ट होंगी ।

एकल निर्देश से परे मानव संकेत के बिना स्वायत्त शोषण

शोधकर्ताओं ने एक सीधे मचान का उपयोग किया: लक्ष्य कोडबेस को कंटेनरीकृत करें, मिथोस प्रीव्यू चलाने वाले क्लाउड कोड के साथ मॉडल को आमंत्रित करें, और इसे कमजोरियां खोजने के लिए कहने वाला एक एकल-पैराग्राफ प्रॉम्प्ट दें। मॉडल ने फिर स्वतंत्र रूप से पहले से अज्ञात सुरक्षा अंतरालों की पहचान की और उनके लिए शोषण लिखे । यूके के एआई सुरक्षा संस्थान (AISI) ने स्वतंत्र रूप से मिथोस का मूल्यांकन किया और इसकी उन्नत साइबर क्षमताओं की पुष्टि की ।

परेशान करने वाला हिस्सा: ये क्षमताएं दुर्घटनावश उभरीं

एंथ्रोपिक स्पष्ट था: मॉडल की आक्रामक साइबर क्षमताओं को जानबूझकर प्रशिक्षित नहीं किया गया था। वे "कोड, तर्क और स्वायत्तता में सामान्य सुधारों के एक अनुषंगी परिणाम के रूप में उभरीं" । वही सुधार जो मॉडल को कमजोरियों को पैच करने में अधिक प्रभावी बनाते हैं, वे ही इसे उनका शोषण करने में भी अधिक प्रभावी बनाते हैं। इसके विशाल शासन निहितार्थ हैं: यदि आक्रामक क्षमता सामान्य तर्क शक्ति की एक आकस्मिक संपत्ति है, तो भविष्य के, और भी अधिक सक्षम मॉडलों को उनकी बुद्धिमत्ता को मौलिक रूप से सीमित किए बिना सुरक्षित बनाना असंभव हो सकता है ।

केवल 50 संगठन क्यों? प्रोजेक्ट ग्लासविंग और ऐतिहासिक सरकारी हस्तक्षेप के अंदर

जब एंथ्रोपिक ने अप्रैल 2026 में क्लाउड मिथोस प्रीव्यू लॉन्च किया, तो उसने कुछ ऐसा किया जो पहले किसी भी प्रमुख एआई लैब ने नहीं किया था: इसने अपने सबसे शक्तिशाली मॉडल की घोषणा की और साथ ही जनता को बताया कि वे इसका उपयोग नहीं कर सकते ।

कंपनी ने प्रोजेक्ट ग्लासविंग बनाया, एक प्रतिबंधित-अभिगम कार्यक्रम जो मिथोस प्रीव्यू को लगभग 50 सावधानीपूर्वक जांचे गए संगठनों तक सीमित करता है। इनमें ऐप्पल, अमेज़ॅन वेब सर्विसेज, माइक्रोसॉफ्ट, गूगल, सिस्को, क्राउडस्ट्राइक, ब्रॉडकॉम, पालो ऑल्टो नेटवर्क्स और एनवीडिया जैसी प्रमुख प्रौद्योगिकी कंपनियां, साथ ही जेपी मॉर्गन चेज़ जैसे महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचा संचालक शामिल हैं। राष्ट्रीय सुरक्षा एजेंसी (NSA) सहित अमेरिकी सरकारी संस्थाओं को भी पहुंच प्रदान की गई । लक्ष्य दुनिया के सबसे महत्वपूर्ण सॉफ़्टवेयर को पहले मजबूत करना है, रक्षकों को एक शुरुआती बढ़त देना इससे पहले कि समान—या अधिक सक्षम—आक्रामक एआई अनिवार्य रूप से प्रसारित हो ।

एंथ्रोपिक का तर्क सीधा है: मॉडल व्यापक रिलीज के लिए बस बहुत खतरनाक है। कंपनी ने स्वीकार किया कि मिथोस "वर्तमान में साइबर क्षमताओं में किसी भी अन्य एआई मॉडल से बहुत आगे है" और यह "मॉडलों की एक आगामी लहर का पूर्वाभास देता है जो रक्षकों के प्रयासों से कहीं आगे निकलने वाले तरीकों से कमजोरियों का शोषण कर सकते हैं" । गलत हाथों में, यह पावर ग्रिड, अस्पतालों और वित्तीय प्रणालियों पर समन्वित साइबर हमले कर सकता है ।

व्हाइट हाउस ने कदम बढ़ाया

स्थिति तब और गंभीर हो गई जब एंथ्रोपिक ने लगभग 50 संगठनों से पहुंच को 120 तक बढ़ाने का प्रस्ताव रखा। व्हाइट हाउस ने उस विस्तार को रोक दिया—यह पहला ज्ञात उदाहरण है जब अमेरिकी सरकार ने किसी विशिष्ट कानून या विनियमन के बजाय नीतिगत विचारों के आधार पर किसी एआई मॉडल के व्यावसायिक रोलआउट को प्रतिबंधित किया । प्रशासकों ने इस डर का हवाला दिया कि मॉडल विरोधी हाथों में पड़ सकता है और इस बात पर चिंता जताई कि क्या एंथ्रोपिक के पास महत्वपूर्ण संघीय भागीदारों के लिए सेवा को खराब किए बिना उपयोगकर्ताओं के एक विस्तारित सेट की सेवा करने के लिए पर्याप्त कम्प्यूट है ।

इस बीच, पेंटागन ने आठ कंपनियों—ओपनएआई, गूगल, माइक्रोसॉफ्ट, एडब्ल्यूएस, एनवीडिया, स्पेसएक्स, ओरेकल, और xAI—के साथ वर्गीकृत-नेटवर्क एआई साझेदारी की घोषणा की और एंथ्रोपिक को स्पष्ट रूप से सूची से बाहर रखा, जो कंपनी और अमेरिकी रक्षा प्रतिष्ठान के बीच बढ़ते तनाव का संकेत है ।

फिलहाल, मिथोस बंद दरवाजों के पीछे है। जापान के तीन मेगाबैंकों ने मई 2026 में पहुंच प्राप्त की, जिससे देश अमेरिका के बाहर रक्षात्मक रूप से मॉडल का उपयोग करने वाले पहले देशों में से एक बन गया ।

मानव भेद्यता शोधकर्ता: संकटग्रस्त या विकसित?

क्लाउड मिथोस के आगमन ने साइबर सुरक्षा में एक तत्काल दार्शनिक बहस छेड़ दी है। क्या मानव भेद्यता शोधकर्ताओं का कोई व्यवहार्य भविष्य है, या हम अंत की शुरुआत देख रहे हैं?

मनुष्यों के पक्ष में मामला: विशेषज्ञता अभी भी क्यों मायने रखती है

1. एआई संवर्धन करता है, यह अभी तक प्रतिस्थापित नहीं करता है। पालमियोटी स्वयं संदर्भ और रचनात्मक तर्क के लिए मानव कौशल पर भरोसा करते हुए अपनी दक्षता बढ़ाने के लिए क्लाउड कोड का उपयोग करती हैं। कई शोधकर्ता तर्क देते हैं कि मानव विशेषज्ञता उच्च-स्तरीय रणनीति, किसी सिस्टम के उद्देश्य और व्यावसायिक तर्क को समझने, और रचनात्मक आक्रमण-श्रृंखला तर्क के लिए महत्वपूर्ण बनी हुई है जिसे मॉडल अभी तक दोहरा नहीं सकते ।

2. अभिगम नियंत्रण मानव भूमिकाओं को संरक्षित करते हैं—फिलहाल। मिथोस लगभग 50 संगठनों तक सीमित है। बग बाउंटी कार्यक्रमों, पैठ परीक्षणों और भेद्यता आकलनों का भारी बहुमत अभी भी मानव शोधकर्ताओं द्वारा बहुत कम सक्षम उपकरणों का उपयोग करके किया जाता है। हालांकि यह सीमांत को बदलता है, यह विशाल मौजूदा उद्योग को भंग नहीं करता है ।

3. नए डोमेन और निर्णय। मनुष्य व्यावसायिक तर्क दोषों का पता लगाने, सूक्ष्म सोशल इंजीनियरिंग आकलन करने और जोखिम-आधारित प्रासंगिक निर्णय प्रदान करने में लाभ बनाए रखते हैं जिसे वर्तमान एआई मॉडल अनदेखा या गलत समझ सकते हैं। एआई तकनीकी रूप से शोषण योग्य बफर ओवरफ्लो पा सकता है; एक मानव शोधकर्ता आपको बता सकता है कि क्या वह ओवरफ्लो वास्तव में व्यावसायिक संदर्भ में मायने रखता है ।

अप्रचलन के पक्ष में मामला: गति और पैमाना क्यों जीत रहे हैं

1. कच्ची गति और पैमाना मानव पहुंच से परे हैं। मिथोस पूरे कोडबेस को निगल सकता है, कमजोरियां ढूंढ सकता है, और मिनटों में शोषण लिख सकता है—वह काम जिसमें एक कुशल मानव टीम को सप्ताह या महीने लग सकते हैं। एक प्रकाशन ने इसे "एक एआई जो पृथ्वी के लगभग किसी भी कंप्यूटर में सेंध लगा सकता है" के रूप में वर्णित किया, जब इसने एक साथ सभी प्रमुख ऑपरेटिंग सिस्टमों में हजारों अज्ञात कमजोरियां पाईं ।

2. कुलीन मानव प्रतियोगिताएं एआई शोकेस बन रही हैं। पालमियोटी की भविष्यवाणी कि Pwn2Own जैसी हैकिंग प्रतियोगिताएं अप्रचलित हो सकती हैं, केवल एक भावना नहीं है—यह एक संरचनात्मक अवलोकन है। यदि एक मॉडल उन कमजोरियों को ढूंढ और श्रृंखलाबद्ध कर सकता है जिनके लिए अन्यथा कई कुलीन टीमों की आवश्यकता हो सकती है, तो भेद्यता शिकार की अर्थव्यवस्था मौलिक रूप से बदल जाती है ।

3. लागत और दक्षता लाभ भारी हैं। एक एकल एआई प्रणाली लाखों कोड लाइनों को स्कैन कर सकती है, छोटी कमजोरियों को महत्वपूर्ण शोषण श्रृंखलाओं में जोड़ सकती है, और उस पैमाने पर काम कर सकती है जिसे कोई भी मानव बनाए नहीं रख सकता। यह मौलिक रूप से बदल देता है कि भेद्यता खोज में क्या संभव है—इसलिए नहीं कि मानव अप्रभावी हैं, बल्कि इसलिए कि वे मात्रा में प्रतिस्पर्धा नहीं कर सकते ।

बहस के साफ-सुथरे ढंग से सुलझने की संभावना नहीं है। अधिक संभावना है, तत्काल भविष्य द्विभाजित होगा: सख्त सरकारी और कॉर्पोरेट-जांची गई पहुंच के तहत मिथोस जैसे उपकरणों का उपयोग करने वाले एआई-संवर्धित रक्षकों का एक आंतरिक घेरा, और एक विशाल बाहरी घेरा जहां अधिकांश सुरक्षा कार्य हठपूर्वक, मानवीय रूप से मैनुअल रहता है। उन दो घेरों के बीच की दूरी कम हो रही है।