این ایس ای اور آئی سی ای اینٹھرپوک کے کلوڈ مائیتھوس کو سائبر سیکیورٹی کے لیے استعمال کر رہے ہیں

نیو یارک اسٹاک ایکسچینج اور اس کی والدہ کمپنی، انٹر کانٹینینٹل ایکسچینج، اب اپنی بنیادی ڈھانچے میں سیکورٹی خامیوں کی جانچ کے لیے Anthropic کے Claude Mythos Preview کا استعمال کر رہے ہیں۔ 3 جون کو اعلان کیے گئے اس ڈیپلوymenٹ کے ساتھ، ICE Anthropic کے پروجیکٹ Glasswing میں شامل ہونے والی بڑی ترین مالیاتی اداروں میں سے ایک بن گئی ہے، جو ایک سائبر سیکورٹی پہل ہے جو ترقی یافتہ AI کو اہم بنیادی ڈھانچہ آپریٹرز کے ساتھ جوڑتی ہے تاکہ حملہ آوروں سے پہلے سافٹ ویئر کی خامیوں کو تلاش کیا جا سکے اور درست کیا جا سکے۔

اینٹھروپک کا کلوڈ مائیتھوس پریویو ماڈل ICE کے پلیٹ فارمز، جن میں اس کے ایکسچینجز اور کلیرنگ ہاؤسز شامل ہیں، پر ڈپلوی کیا گیا ہے تاکہ وہ خامیاں شناخت کر سکے جو ورنہ سالوں تک نامعلوم رہ سکتی ہیں۔ اس کے ٹیسٹنگ مراحل کے دوران، مائیتھوس پریویو نے مختلف کوڈ بیسز پر ہزاروں انتہائی اہم سطح کی خامیاں شناخت کر لی ہیں۔ ان میں سے کچھ خامیاں دو دہائیوں سے زائد عرصہ تک چھپی رہیں، جن میں OpenBSD میں 27 سال پرانی خامی اور FFmpeg میں 16 سال پرانی خرابی شامل ہیں۔

پروجیکٹ گلاس ونگ نے اپریل 2026 کے شروع میں تقریباً 50 تنظیمی شراکت داروں کے ساتھ شروع کیا۔ دو ماہ سے کم کے اندر، یہ تعداد تقریباً 200 اہم بنیادی ڈھانچہ کے کرداروں تک پہنچ گئی۔ اینتھرپک اس پہل کو شرکت کرنے والی تنظیموں کے لیے تکراراً 100 ملین امریکی ڈالر کے استعمال کے کریڈٹس اور خصوصی طور پر اوپن سورس سیکورٹی گروپس کے لیے 4 ملین امریکی ڈالر کے عطیات کے ساتھ سپورٹ کر رہا ہے۔

این ایس وائی کے صدر لین مارٹن نے اس شراکت کو مارکیٹ انفراسٹرکچر کے تحفظ کے لیے "ٹیکنالوجی فور ورڈ انویشنز" کی طرف ایک قدم کے طور پر پیش کیا۔

ICE اسے تسلیم کرنے والی واحد نہیں ہے۔ منقولہ طور پر، پروجیکٹ گلاس ونگ کی شراکت دار فہرست میں AWS، Apple اور Microsoft جیسی کمپنیاں شامل ہیں، جنہوں نے سافٹ ویئر انفراسٹرکچر کے دفاع کے لیے AI بڑھایا ہوا اوزار کی ضرورت کو تسلیم کر لیا ہے۔

میتھوس پریویو نے جو دکھایا، اسے غور کریں: اوپن بی ایس ڈی میں 27 سال پرانی کمزوری کا پتہ لگانا۔ کریپٹو اسمارٹ کنٹریکٹس کا آڈٹ کرنا ناممکن طور پر مشکل ہوتا ہے، اور بہت سے ڈیفی حملے ایسی خامیوں پر منحصر ہوتے ہیں جو ماہوں یا سالوں تک کوڈ میں موجود رہ چکی ہوتی ہیں۔ ایک ایسا AI ماڈل جو روایتی کوڈ بیسز میں قدیم خامیوں کو پکڑ سکے، اسمارٹ کنٹریکٹ آڈٹنگ میں بھی تبدیلی لاسکتا ہے، جہاں خطرات برابر ہیں اور کوڈ ریویو کے وسائل بہت کم ہوتے ہیں۔

ایک خطرہ جس کی طرف توجہ دینا ضروری ہے: مرکزیت۔ اگر اہم مالی بنیادی ڈھانچے کا ایک اہم حصہ ایک ہی فراہم کنندہ کے ایک ہی AI ماڈل پر منحصر ہو، تو اس ماڈل میں کوئی خامی اپنے آپ میں ایک نظام کی خرابی بن جاتی ہے۔ Anthropic کا Mythos Preview ابھی اپنے پریویو مرحلے میں ہے، اور ہزاروں بگس کی شناخت کرنا حیرت انگیز ہے، لیکن پیداواری ماحول میں ماڈل کی بڑے پیمانے پر اپنی قابلیت اب تک بالکل تصدیق نہیں ہوئی ہے۔