بورصة نيويورك وشركتها الأم، إنتركونتيننتال إكسشينج، تستخدمان الآن Claude Mythos Preview من Anthropic لفحص بنيتها التحتية بحثًا عن ثغرات أمنية. هذا النشر، الذي أُعلن عنه في 3 يونيو، يجعل ICE واحدة من أكبر المؤسسات المالية التي تنضم إلى مشروع Glasswing التابع لـ Anthropic، وهي مبادرة أمن سيبراني تجمع بين الذكاء الاصطناعي المتقدم ومشغلي البنية التحتية الحيوية لاكتشاف وإصلاح ثغرات البرمجيات قبل أن يفعلها المهاجمون.
ما الذي تفعله مشروع غلاسويينغ فعليًا
تم نشر نموذج Claude Mythos Preview الخاص بـ Anthropic عبر منصات ICE، بما في ذلك بورصاتها وشركات التسوية، لتحديد الثغرات التي قد تظل غير مكتشفة لسنوات عديدة. خلال مراحل اختباره، حدد Mythos Preview بالفعل آلاف الثغرات ذات الخطورة العالية عبر قواعد كود متنوعة. وكانت بعض هذه العيوب مختبئة لأكثر من عقدين، بما في ذلك ثغرة عمرها 27 عامًا في OpenBSD وخطأ عمره 16 عامًا في FFmpeg.
تم إطلاق مشروع Glasswing في أوائل أبريل 2026 مع دفعة أولية تضم حوالي 50 شريكًا تنظيميًا. وفي أقل من شهرين، ارتفع هذا العدد إلى حوالي 200 كيانًا في قطاع البنية التحتية الحيوية. وتدعم شركة Anthropic المبادرة بقروض استخدام تصل إلى 100 مليون دولار للمنظمات المشاركة، بالإضافة إلى 4 ملايين دولار كتبرعات مخصصة لمجموعات الأمن مفتوحة المصدر.
لماذا تحتاج البورصة إلى أمان ذكي اصطناعي
وصف رئيس نيويورك للبورصة لين مارتن الشراكة على أنها خطوة نحو "الابتكارات المبنية على التكنولوجيا" لحماية البنية التحتية للسوق.
ICE ليست وحدها في التعرف على هذا. وفقًا للتقارير، تشمل قائمة شركاء مشروع Glasswing شركات مثل AWS وApple وMicrosoft، والتي اعترفت جميعها بضرورة استخدام أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي للدفاع عن البنية التحتية للبرمجيات.
ما يعنيه ذلك للمستثمرين وأسواق الأصول الرقمية
فكر في ما أظهره Mythos Preview بالفعل: اكتشاف ثغرة عمرها 27 عامًا في OpenBSD. عقود الكريبتو الذكية صعبة للغاية من حيث التدقيق، وكثير من استغلالات DeFi تستهدف ثغرات كانت موجودة في الكود لشهور أو سنوات. نموذج ذكاء اصطناعي قادر على اكتشاف عيوب قديمة في قواعد الكود التقليدية يمكن أن يكون ثوريًا عند تطبيقه على تدقيق العقود الذكية، حيث تكون المخاطر بنفس القدر من الأهمية، وموارد مراجعة الكود أضعف بكثير.
خطر واحد يستحق التحذير منه: التركز. إذا اعتمدت نسبة كبيرة من البنية التحتية المالية الحيوية على نفس نموذج الذكاء الاصطناعي من نفس المزود، فإن أي عيب في هذا النموذج يصبح ضعفاً نظامياً بذاته. لا يزال إصدار Mythos Preview من Anthropic في مرحلته التجريبية، وعلى الرغم من أن تحديد آلاف الأخطاء أمر مثير للإعجاب، إلا أن موثوقية النموذج نفسه على نطاق واسع في بيئات الإنتاج لا تزال بحاجة إلى التحقق الكامل.