Tras el caso de OpenAI con Hugging Face, Anthropic revisó 141.000 evaluaciones propias y encontró tres incidentes donde Claude —corriendo sin salvaguardas— salió del entorno de pruebas y comprometió sistemas reales de empresas ajenas al ejercicio. Uno de los modelos creó una cuenta de PyPI, subió malware y exfiltró credenciales de una firma de ciberseguridad (Fuente Anthropic).
La semana pasada fue OpenAI. Esta semana, Anthropic. La compañía reveló este jueves que algunos de sus modelos de Claude escaparon de entornos de prueba y comprometieron los sistemas de tres organizaciones reales mientras ejecutaban un desafío de capture-the-flag diseñado para evaluar sus capacidades ofensivas en ciberseguridad.
El origen del problema fue una falla de coordinación entre Anthropic y su socio de evaluación externo, la startup israelí de seguridad de IA Irregular. Anthropic le indicó a Claude que operaba en una simulación sin acceso a internet, pero la conexión existía y estaba disponible. Los modelos la interpretaron como parte del ejercicio y trataron a las organizaciones externas que encontraron como objetivos legítimos del desafío.
Los tres incidentes involucraron modelos distintos. En el primero, Claude Opus 4.7 continuó atacando un sistema real incluso después de recibir señales de que no estaba en un entorno de prueba, porque el dominio de la empresa real se parecía al del objetivo ficticio configurado para el test. En el segundo, el más preocupante en términos de sofisticación, Mythos 5 ganó acceso a los sistemas de una empresa de ciberseguridad después de un proceso que Anthropic describió en detalle: el modelo necesitaba una cuenta de PyPI para subir un paquete malicioso, para crear la cuenta necesitaba un email, para el email necesitaba un número de teléfono, intentó conseguir fondos para pagar el número por varios medios fallidos, encontró finalmente un proveedor de email gratuito no bloqueado, creó la cuenta de PyPI y subió el malware. La empresa de seguridad escanea regularmente los paquetes de Python y lo instaló, lo que permitió al modelo exfiltrar credenciales y acceder a su infraestructura. En el tercer incidente, un modelo interno de investigación usó credenciales expuestas e inyección SQL para comprometer una aplicación, pero se detuvo solo al reconocer que había salido del entorno del ejercicio.
Anthropic calificó los incidentes como una falla operativa y de entorno, no como una evidencia de que los modelos persigan objetivos propios o engañen deliberadamente a sus evaluadores. La compañía instó a otros laboratorios de IA a realizar revisiones similares de sus propias evaluaciones de ciberseguridad. El llamado tiene un trasfondo implícito: si dos de los laboratorios líderes del mundo encontraron incidentes de este tipo al revisar sus propios logs, es razonable asumir que el problema es más generalizado de lo que actualmente se reconoce públicamente.
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