सुरक्षा

Anthropic Project Glasswing: AI सुरक्षा के लिए $100M के क्रेडिट लॉन्च

7 अप्रैल, 2026 को Anthropic ने Anthropic Project Glasswing लॉन्च किया, जो क्रिटिकल सॉफ्टवेयर इन्फ्रास्ट्रक्चर में सुरक्षा कमियों की जांच के लिए प्रमुख टेक्नोलॉजी लीडर्स को एक साथ लाता है। यह प्रोजेक्ट डिफेंसिव सिक्योरिटी टीमों को एक अप्रकाशित फ्रंटियर AI मॉडल तक पहुंच प्रदान करता है ताकि हमलावरों के शोषण करने से पहले सॉफ्टवेयर कमजोरियों को खोजकर ठीक किया जा सके। व्यवसायों के लिए, यह पहल उन्नत वल्नरबिलिटी स्कैनिंग तक पहुंच और AI-संचालित खतरों से क्रिटिकल सॉफ्टवेयर और कॉर्पोरेट नेटवर्क को सुरक्षित करने के लिए फंडिंग प्रदान करती है।

लेखक: Mike Mozg4 मिनट में पढ़ें

Anthropic Project Glasswing क्या है?

Anthropic Project Glasswing उन्नत आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करके क्रिटिकल सॉफ्टवेयर इन्फ्रास्ट्रक्चर की रक्षा के लिए 7 अप्रैल, 2026 को शुरू की गई एक डिफेंसिव साइबर सुरक्षा पहल है। इस प्रयास में Amazon Web Services, Anthropic, Apple, Broadcom, Cisco, CrowdStrike, Google, JPMorganChase, Linux Foundation, Microsoft, NVIDIA और Palo Alto Networks एक साथ आए हैं। Anthropic इन प्रयासों के तहत अपने नए मॉडल के उपयोग के लिए $100M तक के क्रेडिट और ओपन-सोर्स सुरक्षा संगठनों को $4M का प्रत्यक्ष दान दे रहा है। क्रिटिकल सॉफ्टवेयर इन्फ्रास्ट्रक्चर का रखरखाव करने वाले 40 से अधिक अतिरिक्त संगठनों को भी फर्स्ट-पार्टी और ओपन-सोर्स सिस्टम को स्कैन करने की अनुमति दी गई है।

Project Glasswing साइबर सुरक्षा क्रिटिकल सॉफ्टवेयर की रक्षा कैसे करती है

Project Glasswing साइबर सुरक्षा पहल सिस्टमिक सॉफ्टवेयर कमियों को हल करती है, इससे पहले कि असामाजिक तत्व वैश्विक स्तर पर उनका फायदा उठा सकें। अनचेक की गई सॉफ्टवेयर खामियां कॉर्पोरेट नेटवर्क, स्वास्थ्य प्रणालियों, ऊर्जा अवसंरचना, परिवहन केंद्रों और वित्तीय प्रणालियों के लिए खतरा पैदा करती हैं, जिससे वैश्विक स्तर पर साइबर अपराध की लागत सालाना लगभग $500B होने का अनुमान है। इस पहल के माध्यम से, लॉन्च पार्टनर्स डिफेंसिव सिक्योरिटी वर्कफ़्लो में सीधे फ्रंटियर AI क्षमताओं को तैनात करते हैं। Anthropic इन स्कैन्स के तकनीकी निष्कर्षों को साझा करता है ताकि व्यापक प्रौद्योगिकी उद्योग कमियों को पैच कर सके और वैश्विक डिजिटल इन्फ्रास्ट्रक्चर को मजबूत बना सके।

Claude Mythos प्रिव्यू सिस्टम की कमियों का पता कैसे लगाता है

Claude Mythos प्रिव्यू एक अप्रकाशित जनरल-पर्पस फ्रंटियर मॉडल है, जो सॉफ्टवेयर खामियों की पहचान करने में मानव विशेषज्ञों से बेहतर कोडिंग क्षमता प्रदर्शित करता है। CyberGym जैसे मूल्यांकन बेंचमार्क पर, मॉडल ने साइबर सुरक्षा वल्नरबिलिटी रीप्रोडक्शन में 83.1% का स्कोर हासिल किया, जबकि Claude Opus 4.6 का स्कोर 66.6% था। हाल के हफ्तों में, मॉडल ने बिना किसी मानवीय मार्गदर्शन के प्रमुख ऑपरेटिंग सिस्टम और वेब ब्राउज़रों में हजारों उच्च-गंभीरता वाली खामियों का स्वायत्त रूप से पता लगाया। तकनीकी परीक्षणों से पता चला है कि मॉडल लगातार जटिल कारनामों (exploits) को विकसित करता है, जो उन क्षमताओं से मेल खाते हैं जिनके लिए पहले दुर्लभ तकनीकी विशेषज्ञता की आवश्यकता होती थी।

Claude Mythos zero day vulnerabilities की पहचान और उन्हें पैच कैसे किया गया

मॉडल ने व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले ऑपरेटिंग सिस्टम और सॉफ्टवेयर लाइब्रेरीज़ में कई गंभीर Claude Mythos zero day vulnerabilities का पर्दाफाश किया। OpenBSD में, इसने 27 साल पुरानी खामी की पहचान की जिसने रिमोट अटैकर्स को क्रिटिकल इन्फ्रास्ट्रक्चर चलाने वाली मशीनों को क्रैश करने की अनुमति दी। स्वचालित परीक्षण उपकरणों द्वारा पांच मिलियन बार हिट की गई वीडियो इनकोडिंग लाइब्रेरी FFmpeg में, मॉडल ने 16 साल पुरानी सुरक्षा खामी की खोज की। Linux कर्नल में, मॉडल ने सिस्टम नियंत्रण पर पूर्ण पहुंच प्राप्त करने के लिए स्वायत्त रूप से कई कमियों को खोजा और जोड़ा। Anthropic ने सॉफ्टवेयर मेंटेनर्स को इन खामियों की सूचना दी, और उन सभी को सफलतापूर्वक पैच कर दिया गया है।

Cyber Verification Program के माध्यम से Anthropic AI वल्नरबिलिटी स्कैनिंग का विस्तार

योग्य सुरक्षा पेशेवरों के लिए एक विस्तारित एक्सेस फ्रेमवर्क के माध्यम से Anthropic AI वल्नरबिलिटी स्कैनिंग क्षमताओं को व्यापक बनाया जा रहा है। 6 अक्टूबर, 2026 को Anthropic ने अपने Cyber Verification Program को तीन अलग-अलग श्रेणियों (tiers) में विस्तारित किया, जिससे सुरक्षा टीमों को उनके काम के अनुकूल एक्सेस लेवल चुनने की अनुमति मिली। ये टीयर्स कम ब्लॉकिंग क्लासिफायर और Claude Opus 5.5, Claude Sonnet 5.5, और Claude Mythos 5.1 सहित मॉडल तक पहुंच प्रदान करते हैं। मौजूदा Project Glasswing सदस्य इस अपडेटेड फ्रेमवर्क के तहत सीधे प्रोग्राम के Specialized Access tier में स्थानांतरित हो जाते हैं।

एंटरप्राइज सुरक्षा टीमों के लिए इसके क्या मायने हैं

एंटरप्राइज सुरक्षा टीमों के लिए, Project Glasswing AI-संचालित रक्षा तंत्र प्रदान करता है जो अभूतपूर्व गति से जटिल सॉफ्टवेयर खामियों की पहचान और मरम्मत करता है।

  • हमलावरों द्वारा उनका फायदा उठाने से पहले हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर सिस्टम में बग का पता लगाने की प्रक्रिया को तेज करता है।
  • वर्षों की मैनुअल समीक्षा को स्वायत्त AI स्कैनिंग से बदलकर मैनुअल कोड ऑडिट के समय को कम करता है।
  • बिना अतिरिक्त इंजीनियरिंग ओवरहेड के मालिकाना फर्स्ट-पार्टी कोड और ओपन-सोर्स सॉफ्टवेयर दोनों को सुरक्षित करता है।
  • सक्रिय सुरक्षा में फ्रंटियर मॉडल तैनात करने में संगठनों की मदद करने के लिए $100M तक के उपयोग क्रेडिट प्रदान करता है।

सवाल और जवाब

Anthropic का Project Glasswing क्या है?

Anthropic का Project Glasswing एक साइबर सुरक्षा गठबंधन है जिसे 7 अप्रैल, 2026 को Anthropic द्वारा AWS, Apple, Google, Microsoft, CrowdStrike और Cisco जैसे टेक लीडर्स के साथ मिलकर बनाया गया था। यह पहल दुश्मनों द्वारा उनका शोषण करने से पहले क्रिटिकल ओपन-सोर्स और एंटरप्राइज सॉफ्टवेयर इन्फ्रास्ट्रक्चर में ज़ीरो-डे कमियों को खोजने और ठीक करने के लिए फ्रंटियर AI मॉडल तैनात करती है।

Claude Mythos सॉफ्टवेयर की कमियों का पता कैसे लगाता है?

Claude Mythos बिना किसी मानवीय मार्गदर्शन के स्वायत्त रूप से कोड को पढ़कर और उस पर विचार करके सॉफ्टवेयर की कमियों का पता लगाता है। यह कोड संरचनाओं का विश्लेषण करके, वर्षों के स्वचालित परीक्षण में बची पुरानी खामियों की पहचान करके और सिस्टम सुरक्षा का परीक्षण करने के लिए कमजोरियों को एक साथ जोड़कर CyberGym बेंचमार्क पर 83.1% का रीप्रोडक्शन स्कोर हासिल करता है।

Project Glasswing में कौन सी कंपनियां शामिल हैं?

भाग लेने वाले संगठनों में 40 से अधिक अतिरिक्त सॉफ्टवेयर मेंटेनर्स के साथ Amazon Web Services, Anthropic, Apple, Broadcom, Cisco, CrowdStrike, Google, JPMorganChase, Linux Foundation, Microsoft, NVIDIA, और Palo Alto Networks शामिल हैं।

एंटरप्राइज सुरक्षा टीमें साइबर रक्षा के लिए Claude Mythos तक कैसे पहुंच सकती हैं?

एंटरप्राइज सुरक्षा टीमें Anthropic Cyber Verification Program के माध्यम से पहुंच के लिए आवेदन कर सकती हैं, जो योग्य सुरक्षा शोधकर्ताओं और इन्फ्रास्ट्रक्चर मेंटेनर्स के लिए विशेष एक्सेस टीयर्स और कम ब्लॉकिंग क्लासिफायर प्रदान करता है।

MOZGII की राय

हम इसे कैसे बनाते

अगर हम इस तरह का डिफेंसिव कोड स्कैनर बनाते, तो हम frontier मॉडल को सीधे कोड रिपॉजिटरी से जोड़ते और संभावित पैच के लिए ऑटोमेटेड टेस्ट एनवायरनमेंट बनाते। हम सोर्स कोड, कमिट हिस्ट्री और बिल्ड स्क्रिप्ट्स को एक अलग सैंडबॉक्स में भेजते, जहाँ मॉडल खामियों को ट्रिगर करने का प्रयास करता। समीक्षा के चरण में इंसानों की आवश्यकता बनी रहती। कोड मेंटेनर्स के किसी पैच को मर्ज करने से पहले सुरक्षा शोधकर्ता हर प्रस्तावित खामी की पुष्टि करते और सुझाए गए सुधार को वैलिडेट करते।

यह आर्किटेक्चर तब विफल हो जाता जब मॉडल बड़ी संख्या में फॉल्स पॉजिटिव पैदा करता या ऐसे कोड सुधार बनाता जो आसपास की डिपेंडेंसी को तोड़ते हैं। ऑटोमेटेड एक्सप्लॉइट जनरेशन आसानी से ट्रियाज टीमों के पास ऐसे निष्कर्षों का ढेर लगा सकता है जो सही लगते हैं लेकिन जिनका दुरुपयोग नहीं किया जा सकता। ध्यान देने योग्य इकलौता मीट्रिक खामी की पहचान से लेकर सत्यापित पैच के रोलआउट तक का औसत समय होता।

इसके बाद, हम ऐसे ऑटोमेटेड रिग्रेशन सूट बनाते जो हर पैच के साथ सिंथेटिक यूनिट टेस्ट जनरेट करते। इस जुड़ाव से मेंटेनर्स यह पक्का कर पाते कि कोई सुरक्षा सुधार परफॉरमेंस को धीमा न करे या मौजूदा सॉफ्टवेयर के व्यवहार को प्रभावित न करे।

स्रोत

इस खबर के तथ्य इन स्रोतों से लिए गए हैं।

  1. 01Project Glasswing: Securing critical software for the AI era \ Anthropicanthropic.com

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