CISA utiliza IA da Anthropic para auditar códigos do governo dos EUA
A agência de cibersegurança americana adotou o modelo Mythos para identificar vulnerabilidades em repositórios de software governamentais.
Pontos principais
- A equipe de Avaliação de Superfície de Ataque da CISA lidera a implementação da ferramenta.
- O modelo Mythos, desenvolvido pela Anthropic, realiza auditorias automatizadas em códigos-fonte.
- A iniciativa já resultou na descoberta de um volume significativo de falhas de segurança.
- O projeto marca a crescente integração de inteligência artificial em operações de defesa cibernética estatal.
A Agência de Segurança Cibernética e de Infraestrutura dos EUA (CISA) começou a utilizar o modelo de inteligência artificial Mythos, da Anthropic, para reforçar a segurança de seus sistemas. A iniciativa, conduzida pela equipe de Avaliação de Superfície de Ataque, foca na auditoria automatizada de repositórios de software utilizados pelo governo federal. Segundo informações reportadas pela Reuters, a ferramenta já identificou um número expressivo de vulnerabilidades que poderiam ser exploradas por agentes maliciosos. A adoção da tecnologia reflete uma tendência estratégica de órgãos estatais em integrar LLMs para acelerar a detecção de falhas em infraestruturas críticas. Ao automatizar a análise de grandes volumes de código, a CISA busca otimizar a resposta a ameaças digitais e elevar o nível de proteção dos ativos governamentais diante de um cenário de ataques cibernéticos cada vez mais sofisticados.
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Cobertura da mídia
EUA já chamaram a Anthropic de risco à cadeia de suprimentos; agora o Mythos encontra falhas em software do governo
Timesnownews • 7 jul, 09:00
Exclusivo: agência cibernética dos EUA usa o Mythos da Anthropic para auditar código do governo, dizem fontes
Channelnewsasia • 7 jul, 09:00
Sources: CISA's Attack Surface Evaluation team is using Mythos to audit government code repositories and has already uncovered a large number of vulnerabilities (Raphael Satter/Reuters)
Techmeme • 6 jul, 17:25
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