בורסת ניו יורק (NYSE) השתמשה במודל Mythos AI של Anthropic כדי לזהות ולטפל במספר חולשות במערכות אבטחת הסייבר שלה, וממחישה בכך את כניסתה של הבינה המלאכותית לשכבת ההגנה של תשתיות פיננסיות קריטיות. ההתפתחות מגיעה בתקופה שבה בורסות, בנקים ומוסדות פיננסיים אחרים מתמודדים עם איומי סייבר מתוחכמים יותר, בעוד שמערכות AI מסוגלות לזהות חולשות תוכנה בהיקף ובמהירות שצוותי אבטחה מסורתיים עשויים להתקשות להשיג.

NYSE מיישמת את Mythos בתשתיות פיננסיות

נשיאת NYSE, Lynn Martin, חשפה כי הבורסה השתתפה כשותפה מוקדמת בProject Glasswing של Anthropic והשתמשה במודל Mythos של החברה כדי לבחון את מערכי ההגנה שלה מפני איומי סייבר. לדברי Martin, הטכנולוגיה זיהתה מספר בעיות שהבורסה הצליחה לטפל בהן במהירות. עם זאת, החולשות הספציפיות לא נחשפו, ו-NYSE לא מסרה לוח זמנים לתיקונן.

היישום הוא חלק מיוזמה רחבה יותר של Intercontinental Exchange, חברת האם של NYSE. ICE הודיעה ביוני כי פרסה את Claude Mythos Preview ברחבי עסקיה, לרבות בורסות, מסלקות, שירותי מידע ופלטפורמת טכנולוגיה למשכנתאות. החברה מסרה כי המודל משמש לזיהוי ולתיקון חולשות לפני שניתן יהיה לנצל אותן באמצעות יכולות AI מתפתחות.

Project Glasswing מפנה את יכולות ה-AI להגנה מפני איומי סייבר

Anthropic השיקה את Project Glasswing באפריל כתוכנית בגישה מבוקרת, שנועדה להשתמש ב-AI מתקדם להגנה על תוכנות ותשתיות קריטיות. החברה מסרה כי השותפים הראשונים בתוכנית השתמשו ב-Mythos Preview כדי לזהות אלפי חולשות Zero-Day, כולל חולשות ברמת חומרה גבוהה וקריטית במערכות הפעלה, בדפדפני אינטרנט ובתוכנות נפוצות נוספות.

עד יוני מסרה Anthropic כי כ-50 שותפים ראשונים זיהו יותר מ-10,000 חולשות ברמת חומרה גבוהה או קריטית. בהמשך הרחיבה החברה את התוכנית לכ-150 ארגונים נוספים ביותר מ-15 מדינות, בהם ספקיות של תשתיות חשמל, מים, שירותי בריאות, תקשורת וחומרה.

היקף הממצאים משנה את משוואת אבטחת הסייבר. Anthropic טענה כי צוואר הבקבוק עובר יותר ויותר מזיהוי חולשות אל אימותן, חשיפתן ותיקונן. Mythos יכול לסייע גם בכתיבת תיקוני תוכנה, בבדיקות חדירה, בזיהוי איומים ובתגובה לאירועי סייבר, ובכך לאפשר ל-AI להשתתף במספר שלבים בתהליך ההגנה.

תשתיות השווקים הפיננסיים נדרשות לרף אבטחה גבוה יותר

השימוש של NYSE בטכנולוגיה משמעותי במיוחד משום שבורסות ומסלקות מהוות תשתיות פיננסיות בעלות חשיבות מערכתית. מתקפת סייבר מוצלחת נגד מערכות כאלה עלולה לשבש מסחר, סליקה, מידע שוק ופונקציות נוספות המקשרות בין משקיעים, מוסדות פיננסיים וחברות בשווקים הגלובליים.

ICE הדגישה כי היישום נועד להיות מאובטח, ניתן לבקרה ומתאים לתעשיות מפוקחות. גם מבנה הגישה המבוקרת של Project Glasswing חשוב, משום שאותן יכולות AI המאפשרות למגינים לזהות חולשות עשויות לשמש גם תוקפים. Anthropic הזהירה כי חברות AI נוספות צפויות לפתח יכולות סייבר ברמה הדומה ל-Mythos, מה שעלול להגדיל את התדירות ואת התחכום של מתקפות אם מנגנוני ההגנה לא יתפתחו בקצב דומה.

הגנת AI עשויה להפוך לחלק מתשתית הליבה של השווקים

הניסיון של NYSE מצביע על כך שזיהוי חולשות באמצעות AI עשוי להפוך בהדרגה לרכיב סטנדרטי באבטחת הסייבר של מוסדות פיננסיים, ולא להישאר טכנולוגיה ניסיונית. עבור ארגונים מפוקחים, היתרון הפוטנציאלי הוא היכולת לבחון באופן רציף סביבות תוכנה מורכבות ולזהות חולשות לפני שתוקפים יאתרו אותן.

במקביל, הגישה יוצרת דרישות חדשות בתחום הממשל והבקרה. ממצאי אבטחה שנוצרו באמצעות AI חייבים לעבור אימות, תיעדוף וטיפול מבוקר, במיוחד במערכות שבהן פעולה אוטומטית שגויה עלולה ליצור בעצמה סיכון תפעולי. הגישה המוגבלת של Anthropic למודלים ברמת Mythos משקפת את הרגישות של הטכנולוגיה ואת הקושי לאזן בין נגישות לצורכי הגנה לבין מניעת שימוש לרעה.

בהמשך, המדדים המרכזיים יהיו הרחבת השימוש ב-AI מתקדם לבדיקות רציפות של חולשות ב-NYSE ובמוסדות פיננסיים נוספים, מהירות תיקון החולשות שזוהו והציפיות הרגולטוריות החדשות בתחום אבטחת סייבר בסיוע AI. המשמעות הרחבה יותר היא שהבינה המלאכותית הופכת במקביל לסיכון סייבר וליכולת הגנתית מרכזית, ולכן יכולתם של מפעילי תשתיות פיננסיות להתאים את מערכי ההגנה להתקדמות המהירה של מודלי AI הופכת לרכיב חשוב יותר בחוסן השווקים.