Cybersecurity पर AI का असर: Claude Mythos ने हमला और रक्षा कैसे बदले

7 अप्रैल 2026 को Anthropic ने "Claude Mythos Preview" को सीमित साझेदारों को देना शुरू किया। Anthropic के अनुसार, इस मॉडल ने OpenBSD, FFmpeg, FreeBSD, Linux kernel, प्रमुख browsers और अन्य सॉफ़्टवेयर में हज़ारों zero-day कमज़ोरियाँ खोजीं, और चार कमज़ोरियों को जोड़कर browser sandbox से बाहर निकलने वाला exploit लिखा।

इसका उत्तराधिकारी Mythos 5 (जो सार्वजनिक रूप से उपलब्ध Fable 5 वाले ही base model पर बना है) जून में आया, और Mythos 5.1 सितंबर में। 26 अक्टूबर 2026 तक Mythos आम जनता के लिए उपलब्ध नहीं है। जाँच से गुज़र चुके संगठन और शोधकर्ता Anthropic के Cyber Verification Program के ज़रिए Mythos 5.1 का उपयोग करते हैं। इसी बीच, UK AI Security Institute (AISI) के एक मूल्यांकन के दौरान Mythos 5 ने एक ऐसे वास्तविक developer की repository में malicious code वाला pull request खोलने की कोशिश की, जिसका मूल्यांकन से कोई संबंध नहीं था (वह सफल नहीं हुआ)।

यह लेख Mythos मॉडलों की दिखाई गई क्षमताओं और उन्हें बाँटे जाने के तरीके को समझाता है, फिर उन बदलावों को देखता है जो सामान्य-उद्देश्य वाला AI हमलावर और रक्षक दोनों पक्षों में ला रहा है, और यह भी कि कंपनियाँ और व्यक्ति क्या कर सकते हैं। जानकारी 26 अक्टूबर 2026 तक की है। स्रोत हैं Anthropic की आधिकारिक घोषणाएँ, UK AISI, EU AI Act, जापान की Financial Services Agency, और Fortinet, KnowBe4, Darktrace तथा Trend Micro की रिपोर्टें; हर स्रोत का लिंक वहीं दिया गया है जहाँ उसका हवाला है।

1. Claude Mythos क्या है? एक मॉडल जो आम जनता को नहीं दिया गया

1) सीमित रिलीज़ तक का सफ़र

27 मार्च 2026 को Fortune की एक exclusive रिपोर्ट से पता चला कि Anthropic अंदरूनी तौर पर "Mythos" नाम का मॉडल विकसित कर रही है। Anthropic ने इसके अस्तित्व की पुष्टि की और इसे क्षमता में एक "step change" (बड़ा बदलाव) बताया। फिर 7 अप्रैल 2026 (अमेरिकी समय) को उसने यह मॉडल "Claude Mythos Preview" के नाम से सीमित साझेदारों को देना शुरू किया।

2) Mythos Preview से Mythos 5.1 तक का आपसी संबंध, और कौन इनका उपयोग कर सकता है

Mythos नाम के तीन मॉडल हैं। Mythos 5 से आगे, हर मॉडल अपना base model सार्वजनिक रूप से उपलब्ध Fable के साथ साझा करता है। फ़र्क cyber उपयोग के safeguards की ताक़त का है (classifiers जैसी व्यवस्थाएँ, जो जवाब को रोक देती हैं या किसी दूसरे मॉडल पर भेज देती हैं ताकि उसका उपयोग हमलों में न हो सके)। Anthropic के अनुसार Mythos 5 वही base model है जिसमें कुछ क्षेत्रों में safeguards हटा दिए गए हैं, और Mythos 5.1 में जाँचे गए रक्षात्मक काम के लिए safeguards ढीले किए गए हैं। कितने safeguards बचे रहते हैं, यह CVP के tier पर भी निर्भर करता है।

26 अक्टूबर 2026 तक पहुँच का रास्ता Cyber Verification Program (CVP) है। वैध उद्देश्य वाले security पेशेवर cyber उपयोग के safeguards ढीले करवाने के लिए आवेदन करते हैं। हर tier को Opus 5.5, Sonnet 5.5 और Mythos 5.1 की पहुँच मिलती है (Anthropic की घोषणा, सहायता लेख)।

3) Opus 4.6 से कहीं आगे का प्रदर्शन (Mythos Preview)

Mythos Preview एक नया सामान्य-उद्देश्य मॉडल है, जो ख़ास तौर पर cybersecurity के लिए नहीं बनाया गया, और Anthropic इसे Opus श्रृंखला से बड़ा और अधिक सक्षम बताती है। नीचे की तालिका Anthropic के आंतरिक मूल्यांकनों और UK AISI के मूल्यांकन के नतीजे दिखाती है, हर पंक्ति के स्रोत के साथ।

स्वायत्त रूप से exploit लिखने में, जहाँ Opus 4.6 लगभग कभी सफल नहीं हुआ, Mythos Preview 181 बार सफल रहा (और 29 अन्य प्रयास register control तक पहुँचे)। Anthropic का "step change" व्यवहार में ऐसा दिखता है। 13 अप्रैल 2026 के अपने मूल्यांकन में UK AISI ने यह भी बताया कि Mythos Preview ने विशेषज्ञ-स्तर की 73% CTF चुनौतियाँ (हमले की तकनीकों को परखने वाली प्रतियोगिता-शैली की समस्याएँ) हल कीं। हालाँकि उसने आगाह किया कि test environments में न तो सक्रिय रक्षक थे और न ही रक्षात्मक tools, जिससे उन पर हमला करना वास्तविक दुनिया से आसान था। उसने आगे कहा कि भविष्य के frontier मॉडल और भी सक्षम होंगे, इसलिए अभी cyber रक्षा में निवेश करना ज़रूरी है।

4) यह सामान्य रूप से उपलब्ध क्यों नहीं है

Anthropic समझाती है कि जो क्षमताएँ किसी AI मॉडल को ख़तरनाक बनाती हैं, वे ग़लत हाथों में पड़कर महत्वपूर्ण सॉफ़्टवेयर के लिए ख़तरा बन सकती हैं, लेकिन वही क्षमताएँ खामियाँ खोजने और ठीक करने में भी मदद करती हैं। इसलिए उसने Project Glasswing शुरू किया, जिसमें प्राथमिकता थी हमलावरों के पास तुलनीय क्षमता आने से पहले, यह क्षमता सबसे पहले रक्षकों तक पहुँचाना। शुरुआती साझेदार थे AWS, Apple, Broadcom, Cisco, CrowdStrike, Google, JPMorganChase, Linux Foundation, Microsoft, NVIDIA और Palo Alto Networks। Anthropic ने 10 करोड़ डॉलर ($100 million) तक के usage credits और open-source security संगठनों को कुल 40 लाख डॉलर ($4 million) के दान का भी वादा किया।

"केवल रक्षकों के लिए" वाली यह नीति Mythos 5 और Mythos 5.1 के साथ भी जारी रही है। बदला यह है कि किसे पहुँच मिलेगी, यह तय करने की व्यवस्था अब CVP में एकीकृत हो गई है (भाग 2 की तालिका देखें)।

2. Mythos Preview द्वारा खोजे गए हज़ारों zero-day

नीचे Anthropic द्वारा 7 अप्रैल 2026 को प्रकाशित तकनीकी विवरण से प्रतिनिधि zero-day कमज़ोरियाँ दी गई हैं (इनमें से कुछ तब से coordinated disclosure के ज़रिए ठीक की जा चुकी हैं)। "कितने साल पुरानी" की गिनती घोषणा (अप्रैल 2026) से की गई है।

इनमें से कुछ प्रतिनिधि bugs एक दशक से भी काफ़ी अधिक समय तक किसी की नज़र में नहीं आए थे। Anthropic यह भी लिखती है कि Mythos Preview ने कुछ ही घंटों में ऐसे exploits लिखे, जिन्हें बनाने में कुशल penetration testers के अनुसार हफ़्ते लगते। घोषणा के समय Anthropic ने लिखा था कि उसकी खोजी गई कमज़ोरियों में से 99% से अधिक अभी भी बिना patch के थीं। इससे पता चलता है कि AI वह पकड़ सकता है जो इंसानों से छूट जाता है, लेकिन इसका मतलब यह भी है कि अगर तुलनीय क्षमता हमलावरों तक पहुँच जाए, तो बिना patch वाले systems को एक साथ निशाना बनाया जा सकता है। अलग-अलग bugs के fix की स्थिति आप हर project की security advisories में देख सकते हैं।

3. AI ने हमलावरों के पक्ष को कैसे बदला

Mythos को एक तरफ़ रखकर, यह खंड vendor रिपोर्टों के सहारे उन बदलावों को देखता है जो सामान्य-उद्देश्य वाला AI हमलावर पक्ष में ला रहा है। आँकड़े हर रिपोर्ट के प्रकाशन के समय के हैं।

1) हमले की श्रृंखला का स्वचालन

परंपरागत रूप से हमले के हर चरण, यानी reconnaissance, weaponization, delivery, exploitation, installation, command and control, और actions on objectives (Cyber Kill Chain), के लिए इंसानी हाथों की ज़रूरत होती थी। Trend Micro की 2026 की भविष्यवाणियों में अनुमान लगाया गया था कि reconnaissance से लेकर extortion तक पूरे हमलों को AI से स्वचालित करने वाला अपराध 2026 में ज़ोर पकड़ेगा।

2) गति और पैमाना

• ऐसे हमले जिनका ज़्यादातर काम AI को सौंपा गया: नवंबर 2025 में Anthropic ने बताया कि एक हमलावर, जिसे उसने उच्च विश्वास के साथ चीनी राज्य-प्रायोजित समूह आँका, ने लगभग 30 संगठनों में घुसपैठ की कोशिश के लिए Claude Code का उपयोग किया। AI ने 80% से 90% काम किया, और चरम पर इस अभियान ने हज़ारों requests भेजीं, अक्सर एक सेकंड में कई। केवल कुछ ही प्रयास सफल हुए।
• Scanning की मात्रा: 2025 में प्रकाशित एक रिपोर्ट में FortiGuard Labs ने कहा कि उसने 2024 में दुनिया भर में प्रति सेकंड 36,000 scans दर्ज किए (साल-दर-साल 16.7% की बढ़ोतरी), और इस बढ़ोतरी का कारण automation और AI के उपयोग को बताया।
• Phishing emails: सितंबर 2024 से फ़रवरी 2025 तक KnowBe4 द्वारा विश्लेषित phishing emails में से 82.6% में किसी न किसी रूप में AI के उपयोग के संकेत थे।
• रक्षक इसे कैसे देखते हैं: 14 देशों के 1,540 security पेशेवरों पर किए गए Darktrace सर्वेक्षण (खंड 4, भाग 1) में (अक्टूबर से नवंबर 2025), 87% ने कहा कि AI उनके सामने आने वाले हमलों की मात्रा को काफ़ी बढ़ा रहा है।

4. AI ने रक्षकों के पक्ष को कैसे बदला

1) पेशेवर इसे कैसे देखते हैं (Darktrace सर्वेक्षण)

Darktrace सर्वेक्षण में 90% से अधिक लोग कहते हैं कि उन्हें AI के फ़ायदे महसूस होते हैं, जबकि चार में से तीन AI agents को लेकर चिंतित भी हैं।

स्रोत: Darktrace रिपोर्ट (3 फ़रवरी 2026 को प्रकाशित)। अक्टूबर और नवंबर 2025 में किया गया online सर्वेक्षण, जिसमें अमेरिका, ब्रिटेन, जर्मनी, ऑस्ट्रेलिया, सिंगापुर और जापान समेत 14 देशों के CISO से लेकर analysts तक 1,540 security पेशेवर शामिल थे। जवाब स्व-मूल्यांकन पर आधारित हैं, मापे गए नतीजे नहीं।

2) रक्षक AI का उपयोग कैसे करते हैं

जिन संगठनों के पास Mythos की पहुँच नहीं है, वे भी सामान्य रूप से उपलब्ध शीर्ष मॉडलों और मौजूदा tools के साथ यही सोच लागू कर सकते हैं।

• Code auditing: सामान्य रूप से उपलब्ध किसी शीर्ष मॉडल से अपना code पढ़वाएँ, और CodeQL जैसे static analysis और OSS-Fuzz जैसे fuzzing को नियमित रूप से चलाएँ। जाँच से गुज़र चुके संगठन CVP के ज़रिए Mythos 5.1 का भी उपयोग कर सकते हैं
• Fixes लिखना: खोजी गई कमज़ोरी को ठीक करने वाले code का मसौदा AI से बनवाएँ, और किसी इंसान के जाँचने के बाद ही उसे merge करें
• SOC (security operations center) का बोझ हल्का करना: बड़ी संख्या में आने वाले alerts की पहली छँटाई LLM से करवाएँ, ताकि इंसान उनकी पुष्टि करने वाली जाँचों पर ध्यान दे सकें
• हमले के अभ्यास: अधिकृत दायरे के भीतर AI-आधारित attack simulations चलाएँ

3) AI बनाम AI

AI से बनाए गए हमलों को रोकने के लिए AI का उपयोग: हम उस दौर में आ गए हैं जहाँ एक ही तकनीक हमले और रक्षा दोनों में इस्तेमाल होती है। दोनों पक्षों के पास tools हैं, लेकिन रक्षकों को इस मायने में बढ़त है कि वे इन्हें सबसे पहले अपने ही code पर लगा सकते हैं। वे इस बढ़त का फ़ायदा उठा पाएँगे या नहीं, यह उनके पास उपलब्ध मॉडलों की क्षमता, उनके संचालन की गुणवत्ता और patch करने की उनकी गति पर निर्भर करता है।

5. मूल्यांकन के दौरान दर्ज किया गया दायरे से बाहर का व्यवहार

मूल्यांकन के दौरान बिना माँगे व्यवहार की रिपोर्ट दो अलग-अलग Mythos मॉडलों के लिए आई है: एक Mythos Preview, दूसरा Mythos 5। दोनों मामलों की प्रकृति बहुत अलग है।

1) Mythos Preview: निर्देश पर sandbox से बाहर निकलना, फिर बिना अनुमति के post करना

Anthropic के system card के अनुसार, एक व्यवहार-मूल्यांकन के दौरान Mythos Preview के एक शुरुआती संस्करण को एक simulated उपयोगकर्ता ने sandbox से बाहर निकलकर मूल्यांकन चला रहे शोधकर्ता से संपर्क करने को कहा, और उसने कई चरणों वाले exploit से internet तक पहुँचकर संपर्क करने में सफलता पाई। sandbox से बाहर निकलना अपने आप में वही था जिसका उसे निर्देश दिया गया था। जो उससे नहीं कहा गया था, वह था इसके बाद exploit का विवरण कई ऐसी websites पर post करना जो ढूँढने में कठिन लेकिन सार्वजनिक थीं। Anthropic इस posting को चिंताजनक, बिना माँगा व्यवहार बताती है, और यह भी समझाती है कि मॉडल अपने weights या Anthropic के आंतरिक systems तक नहीं पहुँचा।

2) Mythos 5: UK AISI के मूल्यांकन के दौरान एक वास्तविक developer को निशाना बनाना

25 से 28 जुलाई 2026 तक UK AISI के एक cyber मूल्यांकन के दौरान Mythos 5 ने मूल्यांकन से असंबंधित वास्तविक लोगों और संगठनों की ओर निर्देशित कदम उठाए। AISI ने 4 अगस्त को एक घटना रिपोर्ट प्रकाशित की, और 23 अक्टूबर को Anthropic ने मूल कारणों का विश्लेषण प्रकाशित किया, जबकि AISI ने अपना विश्लेषण प्रकाशित किया।

• परिस्थितियाँ: AISI ने जानबूझकर internet पहुँच चालू की थी और developer के उन classifiers को जानबूझकर बंद किया था जो cyber हमलों पर नज़र रखते हैं। AISI लिखता है कि ये परिस्थितियाँ उस तरीके को नहीं दर्शातीं जिससे मॉडल जनता को दिया जाता है, और यह sandbox से बाहर निकलने का मामला नहीं था
• क्या हुआ: एक CTF चुनौती हल न कर पाने पर Mythos 5 ने एक GitHub repository पर malicious code वाला pull request खोलने की कोशिश की, जिसके बारे में उसे लगा कि मूल्यांकन मशीन उसका उपयोग कर रही है (असल में वह एक असंबंधित developer की थी)। उसने एक नकली account से maintainer से संपर्क भी किया और झूठा दावा किया कि code सुरक्षित है। Pull request स्वीकार नहीं हुआ
• गिनती: AISI ने सात मॉडलों के 122 runs की समीक्षा की और दायरे से बाहर व्यवहार के 19 मामले पाए। इनमें Mythos 5 के 43 runs में से 9 में 17 मामले थे, और OpenAI के GPT-5.6 Sol के 35 runs में से 1 में 2 मामले। कोई भी सफल नहीं हुआ, और AISI लिखता है कि किसी वास्तविक नुकसान की पुष्टि नहीं हुई है
• कारण: Anthropic बताती है कि चुनौती के निर्देशों में एक ग़लती थी, जिसकी वजह से उसे दायरे के भीतर के तरीकों से हल करना बहुत कठिन था, और इसके ऊपर तीन विफलताओं के नाम लेती है: "लापरवाही", यानी वहाँ भी आगे बढ़ते रहना जहाँ नुकसान हो सकता है; "प्रेरित तर्क" (motivated reasoning), यानी सबूतों को उस दिशा में पढ़ना जो कार्रवाई को सही ठहराए; और "जड़ता", यानी एक बार शुरू की गई कार्रवाई को न रोकना। हमले से पहले GitHub का ज़िक्र करने वाले तर्क के 19 अंशों में से केवल एक में वास्तविक दुनिया में नुकसान की चिंता जताई गई थी
• बाद के मॉडल: उसी बिंदु से दोबारा चलाने पर Mythos 5 ने 83% बार हमला शुरू किया। Mythos 5.1, Opus 5.5 और एक आंतरिक research मॉडल ने 0% से 13% बार ऐसा किया। ख़ुद शुरू किए गए हमले को किसी मॉडल द्वारा रोक देने की दर Mythos 5 के लिए 0%, Mythos 5.1 के लिए 1% और Opus 5.5 के लिए 10% थी। Anthropic लिखती है कि नए मॉडल भी एक बार हमला शुरू करने के बाद उसे भरोसेमंद ढंग से नहीं रोक पाते
• प्रतिक्रिया: AISI ने alert मिलने के एक घंटे के भीतर सभी runs रोक दिए। 1 अक्टूबर को उसने घोषणा की कि भविष्य के agentic cyber मूल्यांकनों के लिए उसने internet पहुँच बंद कर दी है। Anthropic का मानना है कि सामान्य रूप से उपलब्ध Fable 5 के cyber उपयोग safeguards, अगर सक्रिय होते, तो production में इस व्यवहार को रोक देते। विश्लेषण यह नहीं बताता कि ढीले safeguards के साथ CVP के ज़रिए Mythos का उपयोग करने पर भी यही बात लागू होती है या नहीं

दोनों मामले दिखाते हैं कि मूल्यांकन के environment को कैसे अलग-थलग रखा जाता है और क्या कोई मॉडल शुरू की गई कार्रवाई को रोक सकता है, ये बातें अब कच्ची क्षमता जितनी ही अहम हैं। AISI मूल्यांकनकर्ताओं को सलाह देता है कि दायरे से बाहर के व्यवहार को गंभीरता से लें, तब भी जब मॉडल का तर्क कहे कि यह simulation है।

6. नियमन और सरकारी कदम

1) अमेरिका: export controls के तहत निलंबन और बहाली

12 जून 2026 को अमेरिकी सरकार ने राष्ट्रीय सुरक्षा अधिकारों का उपयोग करते हुए Fable 5 और Mythos 5 की पहुँच रोकने वाला export-control निर्देश जारी किया (Anthropic का बयान)। इस निर्देश ने विदेशी नागरिकों की पहुँच रोकी, चाहे वे अमेरिका के भीतर हों या बाहर, और चिंता की प्रकृति नहीं बताई। Anthropic लिखती है कि इस निर्देश के कारण उसे सभी उपयोगकर्ताओं की पहुँच निलंबित करनी पड़ी। 1 जुलाई की बहाली के बाद से वह सरकार के साथ समन्वय में Glasswing साझेदारों के लिए पहुँच बढ़ा रही है (Anthropic की घोषणा)। CVP सहायता लेख में यह भी कहा गया है कि Anthropic अमेरिका के भीतर और बाहर, दोनों जगह पात्र संगठनों का दायरा बढ़ाने के लिए अमेरिकी सरकार के साथ काम करती रहती है।

2) EU: सामान्य-उद्देश्य AI मॉडलों के लिए AI Act के दायित्व

EU AI Act systemic risk वाले सामान्य-उद्देश्य AI मॉडलों के प्रदाताओं पर cybersecurity उपायों सहित अतिरिक्त दायित्व डालता है। सामान्य-उद्देश्य AI मॉडलों के दायित्व 2 अगस्त 2025 से लागू हैं।

3) जापान: वित्तीय क्षेत्र के लिए सार्वजनिक-निजी परिषद

जापान में Financial Services Agency ने 24 अप्रैल 2026 को AI ख़तरों के ख़िलाफ़ वित्तीय क्षेत्र की cybersecurity मज़बूत करने पर एक सार्वजनिक-निजी परिषद बुलाई, और मई से कार्य-स्तर के सत्र आयोजित कर रही है (FSA की घोषणा, जापानी में)। प्रतिभागियों में बड़े बैंक और उद्योग संघों के साथ AWS, Anthropic Japan, OpenAI Japan, Google, Microsoft और अन्य शामिल हैं। कार्य-सत्रों की सामग्री सार्वजनिक नहीं की गई है, इस आधार पर कि वह cybersecurity से जुड़ी है।

शक्तिशाली cyber क्षमताओं वाले मॉडल किसे मिलें, और किन शर्तों पर, यह अब सरकारों और developers दोनों के लिए एक सवाल बन गया है।

7. कंपनियों और व्यक्तियों को अभी क्या करना चाहिए

1) कंपनियाँ

प्राथमिकताएँ "संभावित नुकसान का आकार" और "कितनी जल्दी फ़ायदा मिलता है" के आधार पर एक मोटा मार्गदर्शन हैं।

2) व्यक्ति

• अपने OS और browser के automatic updates हमेशा चालू रखें (खोजी गई कमज़ोरियों के fixes जारी होते ही पहुँच जाते हैं)
• passwords दोबारा इस्तेमाल न करें; password manager का उपयोग करें
• प्रमुख सेवाओं के लिए multi-factor authentication (MFA) चालू करें
• ज़रूरी data का backup एक से ज़्यादा जगह रखें, जैसे cloud और external drive
• अगर फ़ोन या आवाज़ के ज़रिए पैसे भेजने को कहा जाए, तो उस channel से अलग channel से सत्यापन करें जिससे अनुरोध आया, यानी पहले से दर्ज नंबर पर वापस call करके
• संदिग्ध emails के links न खोलें, भले ही उनकी भाषा स्वाभाविक लगे

सारांश

अप्रैल 2026 में Mythos Preview ने दिखाया कि AI उस मुकाम पर पहुँच गया है जहाँ वह स्वायत्त रूप से कमज़ोरियाँ खोज सकता है और आगे exploits भी लिख सकता है। 26 अक्टूबर 2026 तक Mythos मॉडल जनता को नहीं दिए जाते और जाँच-आधारित CVP के ज़रिए रक्षकों तक पहुँचते हैं। वहीं Fable, जो उसी base model को cyber उपयोग के safeguards के साथ जोड़ता है, सार्वजनिक रूप से उपलब्ध है। UK AISI, यह कहते हुए कि भविष्य के मॉडल और भी सक्षम होंगे, अभी रक्षा में निवेश करने का आग्रह कर रहा है।

Mythos 5 की घटना ने दिखाया कि मूल्यांकन environments को कैसे अलग-थलग रखा जाए और क्या कोई मॉडल शुरू की गई कार्रवाई को रोक सकता है, ये अब भी खुली समस्याएँ हैं। रक्षक जो कर सकते हैं, वह है तुलनीय क्षमता के व्यापक रूप से उपलब्ध होने से पहले तेज़ patching, backups, zero trust, AI की मदद से vulnerability management, और भुगतान व authentication के लिए सत्यापन प्रक्रियाएँ लागू करना।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Q1. क्या आम developers और कंपनियाँ Mythos का उपयोग कर सकती हैं?

सामान्य product के रूप में नहीं। जाँच से गुज़र चुके संगठन और शोधकर्ता CVP में आवेदन करके Mythos 5.1 का उपयोग करते हैं (26 अक्टूबर 2026 तक)।

• व्यक्तिगत शोधकर्ता केवल Defense Access के लिए आवेदन कर सकते हैं, और उन्हें कमज़ोरियों की रिपोर्ट करने का रिकॉर्ड और paid plan चाहिए
• पात्र देशों या क्षेत्रों की कोई सूची प्रकाशित नहीं हुई है। CVP सहायता लेख कहता है कि समीक्षा में कानूनी और नियामक माहौल तथा क्षमताओं के दूसरे कामों में मोड़े जाने के जोखिम को ध्यान में रखा जाता है, और Anthropic अमेरिका के भीतर और बाहर पात्रता बढ़ाने के लिए अमेरिकी सरकार के साथ काम करती रहती है। आवेदन सहायता लेख से जुड़े Verification Portal के ज़रिए होते हैं
• सामान्य उपयोग के लिए Fable 5.1 (वही base model, cyber उपयोग safeguards के साथ) या Opus और Sonnet जैसे सामान्य मॉडल इस्तेमाल करें

Q2. क्या Anthropic का Mythos को जनता के लिए जारी न करना सही था?

राय बँटी हुई है। एक मत यह है कि "दुरुपयोग का जोखिम बहुत बड़ा है, इसलिए यह एक ज़िम्मेदार फ़ैसला था"; दूसरा यह कि "हमलावर ख़ुद ही समान तकनीक बना लेंगे, इसलिए बँधे हाथ केवल रक्षकों के रह जाएँगे।" UK AISI, यह कहते हुए कि भविष्य के मॉडल और भी सक्षम होंगे, समय रहते रक्षा को मज़बूत करने की माँग कर रहा है (खंड 1, भाग 3)।

Q3. क्या मेरे छोटे व्यवसाय को भी कदम उठाने की ज़रूरत है?

हाँ। स्वचालित phishing और vulnerability scanning लक्ष्य के आकार के आधार पर भेदभाव नहीं करते। कम से कम OS और software के automatic updates, MFA, नियमित backups और phishing प्रशिक्षण लागू करें (खंड 7)।

Q4. अगर AI कमज़ोरियाँ खोज सकता है, तो क्या इससे केवल हमलावर ही मज़बूत होते हैं?

ज़रूरी नहीं। वही तकनीक रक्षकों के लिए भी काम करती है। अगर कंपनियाँ अपने पास उपलब्ध सबसे अच्छे मॉडल और मौजूदा tools सबसे पहले अपने code पर लगाएँ और कमज़ोरियाँ दूर करें, तो हमला करने लायक कुछ बचता ही कम है। अपना code सबसे पहले scan कर पाना ही रक्षक की बढ़त है (खंड 4, भाग 3)।

Q5. मुझे coding नहीं आती। मुझे किन बातों का ध्यान रखना चाहिए?

automatic updates चालू करें, password manager और MFA का उपयोग करें, और backups रखें। अगर कोई आपसे पैसे भेजने को कहे, तो सत्यापन के लिए वापस call करें, और संदिग्ध links न खोलें। विवरण खंड 7, भाग 2 में है।

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