Projeto Glasswing: como a IA Claude Mythos está encontrando milhares de vulnerabilidades em softwares

Devido ao risco de que essas mesmas capacidades possam ser usadas por hackers, a Anthropic optou por não liberar o modelo publicamente, mantendo-o disponível apenas em um programa controlado.

Resultados do primeiro mês: mais de 10.000 vulnerabilidades

De acordo com a primeira atualização oficial da Anthropic, o impacto inicial foi surpreendente.

Entre os números divulgados:

• Mais de 10.000 vulnerabilidades de alta ou crítica gravidade identificadas coletivamente.
• Centenas de falhas críticas encontradas por parceiro durante aproximadamente o primeiro mês de uso.
• Algumas equipes relataram que sua taxa de descoberta de bugs aumentou mais de 10 vezes após adotar o sistema.

Um exemplo citado pela empresa envolve a Cloudflare, que afirmou ter identificado cerca de 2.000 bugs — incluindo 400 de alta ou crítica gravidade — em seus serviços principais usando o modelo.

Se confirmados, esses resultados indicam que ferramentas baseadas em IA podem analisar bases de código gigantescas em uma velocidade muito maior do que auditorias manuais tradicionais.

Desempenho em benchmarks e capacidades técnicas

Alguns indicadores externos também sugerem que o modelo tem forte desempenho em tarefas de segurança.

O UK AI Security Institute relatou que o Claude Mythos Preview resolveu 73% de desafios avançados de “capture‑the‑flag” (CTF) — competições usadas para testar habilidades reais de descoberta de vulnerabilidades.

Segundo descrições da Anthropic e análises relacionadas, o modelo também consegue:

• Encontrar vulnerabilidades zero‑day (falhas desconhecidas pelos desenvolvedores) em sistemas operacionais e navegadores.
• Combinar várias vulnerabilidades para realizar escalonamento de privilégios ou comprometer sistemas inteiros.
• Gerar código de exploit funcional para demonstrar como as falhas podem ser exploradas.

Essas capacidades indicam um nível de automação que, até pouco tempo atrás, era considerado difícil de alcançar fora de equipes altamente especializadas em segurança.

Exemplos de falhas encontradas

Embora a maioria das descobertas ainda esteja sob embargo enquanto os patches são preparados, alguns exemplos foram citados em relatórios e análises.

Entre eles:

• Uma vulnerabilidade de 27 anos no kernel do OpenBSD, relacionada às opções TCP SACK.
• Um bug de 16 anos no FFmpeg, que havia sobrevivido a milhões de testes automatizados sem ser detectado.
• Cadeias de falhas no kernel do Linux que permitiam escalonamento de privilégios — de usuário comum para controle total do sistema.

A Anthropic afirma que não pode revelar detalhes da grande maioria das descobertas porque mais de 99% das vulnerabilidades identificadas ainda não foram corrigidas publicamente.

Empresas e organizações participantes

O Glasswing funciona como uma coalizão de empresas de tecnologia, infraestrutura e segurança digital.

Entre os participantes iniciais relatados estão:

• Amazon Web Services (AWS)
• Apple
• Google
• Microsoft
• NVIDIA
• Cisco
• Broadcom
• CrowdStrike
• Palo Alto Networks
• JPMorgan Chase
• Linux Foundation

No total, cerca de 50 organizações participam do programa.

Cada parceiro usa o modelo para examinar seus próprios sistemas ou softwares críticos de código aberto e reportar as vulnerabilidades encontradas para correção.

Por que o modelo não foi liberado ao público

A Anthropic afirma que as capacidades do Mythos podem ser perigosas se amplamente disponíveis.

Uma IA capaz de descobrir automaticamente vulnerabilidades zero‑day e gerar exploits funcionais poderia reduzir drasticamente a barreira técnica para ataques cibernéticos em grande escala.

Por isso, a empresa decidiu primeiro trabalhar com parceiros de confiança para corrigir o maior número possível de falhas antes que capacidades semelhantes se tornem comuns.

Críticas e ceticismo de especialistas

Apesar dos números impressionantes, parte da comunidade de segurança mantém uma postura cautelosa.

Verificação independente limitada

Grande parte dos resultados — como o número de mais de 10 mil vulnerabilidades — vem de relatórios da própria Anthropic ou de resumos baseados nessas declarações. Como as falhas ainda não foram divulgadas publicamente, pesquisadores externos não conseguem avaliá‑las diretamente.

Possível sobreposição com ferramentas existentes

Alguns pesquisadores argumentam que capacidades semelhantes podem ser reproduzidas usando combinações de modelos públicos e ferramentas existentes, o que indicaria uma evolução incremental em vez de uma revolução tecnológica.

Falta de dados detalhados de validação

Embora existam benchmarks como o resultado de 73% em desafios CTF, ainda não há estatísticas públicas detalhadas sobre quantas das vulnerabilidades encontradas pela IA foram confirmadas e corrigidas em ambientes reais de produção.

Conclusão

Se os números divulgados pela Anthropic se confirmarem com o tempo, o Projeto Glasswing pode se tornar um dos maiores esforços de descoberta de vulnerabilidades assistida por IA já realizados. Em apenas um mês, o programa afirma ter identificado mais de 10.000 falhas críticas em softwares amplamente utilizados.

Ao mesmo tempo, a ausência de divulgação completa e de validação independente significa que o impacto real ainda precisa ser analisado com mais profundidade.

O que parece claro, porém, é que a IA está se tornando uma ferramenta cada vez mais poderosa para a segurança de software — capaz de analisar bases de código enormes, identificar vulnerabilidades complexas e até gerar exploits para demonstrar riscos. Nos próximos anos, o setor deverá descobrir se sistemas como o Mythos representam um salto revolucionário ou apenas o início de uma tendência maior de automação na pesquisa de segurança.