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Governo Trump Pede a Bancões de Wall Street para Usar IA da Anthropic Contra Vulnerabilidades Digitais

IA da Anthropic é Vista Como Ferramenta Chave Contra Riscos Cibernéticos em Wall Street

O governo Trump está intensificando a pressão sobre as maiores instituições financeiras dos Estados Unidos para que utilizem modelos de inteligência artificial avançados na detecção de vulnerabilidades de segurança. A iniciativa foca no modelo Mythos, desenvolvido pela Anthropic, com o objetivo de antecipar e neutralizar potenciais ameaças cibernéticas ao sistema financeiro.

Executivos de bancos como JPMorgan Chase, Goldman Sachs, Citigroup, Bank of America e Morgan Stanley já iniciaram testes internos com a tecnologia. A movimentação, conforme reportado por fontes com conhecimento do assunto, reflete uma preocupação crescente entre reguladores sobre a sofisticação de novos ciberataques.

A orientação governamental, segundo as mesmas fontes, foi dada em reuniões convocadas por Scott Bessent, secretário do Tesouro dos EUA, e Jerome Powell, presidente do Federal Reserve. A mensagem clara foi de que os bancos devem levar o modelo Mythos a sério e empregar suas capacidades para **fortalecer suas defesas digitais**, embora nenhuma ameaça específica tenha sido apontada.

Pressão Governamental e Testes Internos dos Bancos

A convocação de líderes de Wall Street, realizada em 7 de abril na sede do Tesouro em Washington, visou garantir que as instituições estivessem cientes dos riscos potenciais associados a modelos de IA como o Mythos. A reunião ocorreu em cima da hora, aproveitando a presença dos executivos na capital para um encontro do Financial Services Forum. Representantes do Tesouro e do Federal Reserve não comentaram o assunto imediatamente.

A pressão do governo Trump sinaliza uma preocupação com a evolução dos ciberataques, que são vistos como um dos maiores riscos para a indústria financeira. Todos os bancos participantes do encontro são classificados como “sistemicamente importantes”, o que significa que sua estabilidade é crucial para a economia global. A Anthropic confirmou que dialogava com autoridades dos EUA sobre as capacidades de seu modelo de IA em cibersegurança.

Mythos da Anthropic: Capacidades Ofensivas e Defensivas

O acesso ao Mythos foi inicialmente restrito a um seleto grupo de empresas, incluindo JPMorgan, Amazon e Apple, dentro da iniciativa “Project Glasswing”, focada na proteção de sistemas críticos. Durante os testes, a Anthropic identificou diversas vulnerabilidades que o modelo foi capaz de detectar e, potencialmente, explorar. Um exemplo notável foi a capacidade do Mythos de comprometer um navegador, permitindo que um site malicioso lesse dados de outro, como informações de um banco.

A equipe de segurança da Anthropic destacou que o Mythos Preview descobriu autonomamente formas de ler informações armazenadas em diversos navegadores. Em um dos testes, a IA conseguiu explorar navegadores combinando múltiplas vulnerabilidades, uma tática complexa que desafia hackers humanos. Essas “cadeias de vulnerabilidades” podem ser usadas para invadir sistemas robustos, em um paralelo com o ataque Stuxnet.

Contexto de Litígio e Urgência na Cibersegurança

Paralelamente a essa colaboração emergente, a Anthropic enfrenta um litígio com o governo Trump, que classificou a empresa como um risco à cadeia de suprimentos, uma designação que a companhia contesta. Recentemente, um tribunal federal rejeitou o pedido da Anthropic para suspender essa classificação. Kevin Hassett, diretor do Conselho Econômico Nacional, enfatizou a urgência da situação, afirmando que é **essencial garantir que todos estejam protegidos** contra esses riscos.

Hassett elogiou a iniciativa do secretário Bessent em reunir os líderes de Wall Street. Ele também mencionou um acordo com a Anthropic para **segurar o lançamento público do modelo** até que as autoridades clarify todas as questões. Reguladores têm exigido que bancos mantenham capital adicional para cobrir riscos cibernéticos, um ônus que as instituições financeiras frequentemente criticam pela dificuldade de mensuração comparada a outros riscos.

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