New York Borsası ve ana şirketi Intercontinental Exchange, altyapılarında güvenlik açıklarını tespit etmek için Anthropic’ın Claude Mythos Preview’ini kullanmaya başladı. 3 Haziran’da duyurulan bu uygulama, ICE’yi, gelişmiş yapay zekâyı kritik altyapı operatörleriyle birleştirerek saldırganlardan önce yazılım zafiyetlerini bulan ve gideren Anthropic’ın Project Glasswing adlı siber güvenlik girişimine katılan en büyük finansal kurumlardan biri haline getirdi.
Project Glasswing aslında ne yapar
Anthropic’ın Claude Mythos Önizleme modeli, ICE’nin borsaları ve temizleme evleri dahil tüm platformlarında, yıllarca fark edilmeden kalabilecek açıkları tespit etmek için kullanılmaktadır. Test aşamaları sırasında Mythos Önizleme, çeşitli kod tabanlarında binlerce kritik ciddiyetteki açıkları zaten belirlemiştir. Bu hatalardan bazıları, OpenBSD’de 27 yıllık bir açık ve FFmpeg’de 16 yıllık bir hata dahil olmak üzere iki on yıldan fazla süredir gizli kalmıştır.
Project Glasswing, Nisan 2026'nın başlarında yaklaşık 50 kurumsal ortakla başlatıldı. İki aydan kısa bir sürede bu sayı, yaklaşık 200 kritik altyapı kuruluşuna yükseldi. Anthropic, katılan kuruluşlar için katılım kredileri olarak en fazla 100 milyon dolarlık kullanım kredisi ve açık kaynak güvenlik grupları için 4 milyon dolarlık bağış sağlıyor.
Bir hisse senedi borsasının AI güvencesine neden ihtiyacı var
NYSE Başkanı Lynn Martin, ortaklığı, piyasa altyapısını korumak için “teknolojiye odaklı yenilikler” doğrultusunda bir adım olarak tanımladı.
ICE bunu yalnızca değil tanıyor. Project Glasswing ortak listesinin, yazılım altyapısını korumak için yapay zeka destekli araçların gerekli olduğunu kabul eden AWS, Apple ve Microsoft gibi firmaları içerdiği bildiriliyor.
Bu, yatırımcılar ve dijital varlık piyasaları için ne anlama geliyor
Mythos Önizlemesi zaten gösterdi: OpenBSD'de 27 yıllık bir zafiyet bulmak. Kripto akıllı sözleşmelerin denetimi son derece zordur ve birçok DeFi istismarı, aylarca veya yıllarca kodda kalmış hataları hedef alır. Geleneksel kod tabanlarında eski hataları tespit edebilen bir AI modeli, riskler aynı kalırken kod incelemesi kaynakları çok daha az olan akıllı sözleşme denetimine uygulandığında dönüştürücü olabilir.
Dikkat edilmesi gereken bir risk: odaklanma. Kritik finansal altyapının önemli bir kısmı aynı sağlayıcıdan aynı AI modeline dayanıyorsa, bu modeldeki bir hata kendi başına sistemik bir zayıflık haline gelir. Anthropic’ın Mythos Preview hala ön izleme aşamasındadır ve binlerce hata tespit etmek etkileyici olsa da, modelin üretim ortamlarında ölçeklenebilirlik açısından güvenilirliği tam olarak doğrulanmamıştır.