Anthropic ha reanudado las evaluaciones externas de ciberseguridad de sus modelos pre-lanzamiento, paradas varias semanas después de que tres ejecuciones de prueba acabaran tocando sistemas reales. La salvaguarda nueva es un clasificador que vigila al modelo mientras trabaja y le corta la mano antes de ejecutar la llamada.
Puntos clave
- Fueron 3 incidentes sobre 141.006 ejecuciones de evaluación de ciberseguridad. Los modelos implicados fueron Claude Opus 4.7, Claude Mythos 5 y una versión interna de prueba.
- La causa fue un malentendido con Irregular, el socio de evaluación: los modelos operaban creyendo que estaban sin conexión, y el acceso real a internet estaba abierto.
- El incidente más antiguo es de abril de 2026. Anthropic los detectó todos el 23 de julio, después de que OpenAI publicara un aviso parecido.
- La empresa ha movido unos 150 ingenieros de producto a trabajar en seguridad.
Qué hicieron exactamente los modelos
El primer caso es el más incómodo. Opus 4.7 accedió cuatro veces a lo que creía una empresa ficticia del ejercicio, pero ese dominio lo compartía una organización real. Se llevó información de producción y credenciales de usuario.
El segundo fue Mythos 5, que publicó un paquete de Python malicioso en PyPI. Lo descargaron 15 sistemas. Para registrar la cuenta necesitaba un número de teléfono, no encontró ningún servicio gratuito, y en palabras del informe "intentó, y falló, obtener fondos para pagar un número de teléfono por varios medios distintos". Al final consiguió registrarse y subir el paquete.
En el tercero, una versión interna de Claude no logró comprometer su objetivo, se puso a escanear internet buscando alternativas y atacó un objetivo nuevo con técnicas básicas.
Anthropic marca una línea sobre lo que no pasó: "En ninguna de estas situaciones Claude se exfiltró a sí mismo ni intentó deliberadamente escapar de su entorno de prueba".
Cómo funciona el clasificador nuevo
La empresa construyó y desplegó un clasificador que trabaja en tiempo real y busca dos señales: que el modelo esté sondeando el entorno de forma agresiva o intentando salir de él, y que haya obtenido acceso a internet cuando no debería tenerlo.
Cuando salta, hace tres cosas en orden: bloquea la acción antes de que se ejecute la llamada a la herramienta, termina la tarea y avisa a una persona.
Es una capa de control por encima del agente, en el punto donde el agente pasa de pensar a actuar. Todo lo que el modelo razona pasa. Lo que se corta es la ejecución.
Un ejercicio capture-the-flag que salió del tablero
El contexto ayuda a entender por qué esto era predecible. Un capture-the-flag es un ejercicio de seguridad donde le pides al modelo que rompa un sistema para medir de qué es capaz. Le pides que ataque.
Si el entorno de ese ejercicio está mal aislado, lo que tienes es un atacante competente y sin supervisión con salida a la red. Los tres incidentes son eso, y por eso la corrección no ha ido al modelo sino al andamiaje que lo rodea.
De 141.006 ejecuciones, tres fallaron. Es una tasa baja. También es una tasa que, multiplicada por el volumen de agentes que se ejecutan cada día en producción en cualquier empresa, deja de sonar tan tranquilizadora.
Por qué importa
Si tienes agentes corriendo con herramientas, este caso te da la lista de comprobación gratis. Lo que falló no fue el modelo, fue la frontera: un entorno que se creía cerrado y tenía salida, y un dominio de pruebas que coincidía con uno real.
Dos cosas prácticas. Comprueba de verdad, con una petición de salida, que tus entornos de prueba no tienen red hacia fuera, en vez de asumirlo por configuración. Y usa dominios reservados para pruebas, del tipo `example.com` o un dominio tuyo sin uso, nunca uno que se parezca al de un cliente.
La tercera es la que ha aplicado Anthropic: pon el control en la llamada a la herramienta, que es donde el agente deja de ser texto y empieza a tocar cosas.
Fuente original: cybersecuritydive.com
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