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TECNOLOGIA

11 de noviembre de 2026

Eléctricas de Estados Unidos usan la IA Mythos de Anthropic para detectar fallas que podrían aprovechar hackers

Duke Energy obtuvo acceso a la herramienta tras meses de gestiones y ahora la integra en sus defensas para anticipar errores que podrían causar intrusiones o cortes en la red

Eléctricas de Estados Unidos usan la IA Mythos de Anthropic para detectar fallas que podrían aprovechar hackers

Fuente: Netfan Servicios

Empresas eléctricas de Estados Unidos, entre ellas Duke Energy, usan tecnología de ciberseguridad de Anthropic para buscar fallas de software que hackers podrían aprovechar, según Bloomberg. Las compañías pidieron durante meses al gobierno y a la empresa de inteligencia artificial (IA) que les dieran acceso a sus modelos más potentes.

Anthropic habilitó a las eléctricas el uso de esas herramientas a fines del verano boreal, según Martin Strasburger, director de seguridad y de seguridad de la información de Duke Energy, una de las mayores empresas de energía del país.

Duke Energy y las demás compañías prueban los modelos y los integran en sus defensas informáticas. El objetivo es encontrar vulnerabilidades, es decir, errores en el código que un atacante podría usar para entrar en un sistema o dejarlo fuera de servicio.

Mythos es un modelo de IA que Anthropic no lanzó de forma general. La empresa lo presentó el 7 de abril dentro del Project Glasswing, una alianza con Amazon Web Services, Apple, Cisco, CrowdStrike, Google, JPMorganChase, Microsoft, Nvidia y Palo Alto Networks, entre otras, para proteger software crítico.

Según Anthropic, la versión Mythos Preview encontró miles de fallas graves desconocidas hasta entonces en todos los sistemas operativos y navegadores principales. Una tenía 27 años en OpenBSD, un sistema que se usa en cortafuegos e infraestructura crítica. Otra, de 16 años, estaba en FFmpeg, un programa de video.

En CyberGym, una prueba comparativa que mide la capacidad de reproducir vulnerabilidades, Mythos Preview obtuvo 83,1%, frente a 66,6% de Claude Opus 4.6, el siguiente mejor modelo de la compañía, según los datos que publicó Anthropic en su anuncio.

La compañía comprometió hasta USD 100 millones en créditos de uso del modelo y amplió el acceso a más de 40 organizaciones que mantienen software de infraestructura. El 6 de octubre lanzó una versión ampliada de su Programa de Verificación Cibernética, con tres niveles de acceso para grupos de seguridad que cumplan sus requisitos.

La revista especializada POWER, del sector eléctrico, sostiene que las subestaciones y los sistemas de control de las redes funcionan a menudo con programas escritos hace años o décadas, diseñados antes de que la ciberseguridad fuera una prioridad.

Nikesh Arora, director ejecutivo de Palo Alto Networks, advirtió en abril que en pocos meses una capacidad de ataque sofisticada estará "al alcance de cualquiera con una tarjeta de crédito y capacidad de cómputo", según POWER.

La misma publicación citó datos de Palo Alto Networks: los ataques asistidos por IA más rápidos pasan del acceso inicial al robo de datos en 25 minutos, mientras que una empresa promedio tarda días en detectar una intrusión.

La empresa de ciberseguridad industrial Dragos se sumó a Glasswing y aplica Mythos Preview a sus propios productos, que protegen redes de energía y agua, según señaló el sitio Industrial Cyber el 8 de junio de 2026.

Centrii, firma de seguridad para activos de energía renovable, dijo en un texto publicado el 5 de noviembre que Anthropic la aprobó para usar Mythos. Citó cifras de Anthropic: los socios de Glasswing informaron al menos 129.000 vulnerabilidades verificadas entre abril y julio de 2026.

El acceso a estas herramientas sigue bajo controles. Anthropic exige que los grupos autorizados cumplan requisitos de seguridad y uso responsable, mientras las empresas eléctricas evalúan cómo integrar los modelos sin exponer información sensible sobre sus redes.

La expansión de Mythos ocurre en un momento en que las redes eléctricas enfrentan una mayor digitalización y dependen de sistemas heredados. La detección anticipada de errores busca reducir el riesgo de interrupciones, robo de datos o accesos no autorizados.

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