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Acciones de ciberseguridad caen tras filtración de modelo IA de Anthropic

Viernes 27 Marzo 2026 - 17:30
Acciones de ciberseguridad caen tras filtración de modelo IA de Anthropic

Las acciones de ciberseguridad se desplomaron este viernes por una fuga de datos que expuso pruebas de Anthropic con su modelo IA más potente hasta la fecha, Claude Mythos, del que la empresa advierte riesgos inéditos en ciberseguridad. CrowdStrike bajó un 7 por ciento, Palo Alto Networks un 6 por ciento, Zscaler un 4,5 por ciento, y Okta, SentinelOne y Fortinet alrededor de un 3 por ciento cada una. El ETF Global X Cybersecurity retrocedió un 2,7 por ciento.

Exclusiva de Fortune detalló el modelo desconocido en un caché público no seguro del sitio de Anthropic. Investigadores Roy Paz de LayerX Security y Alexandre Pauwels de Cambridge hallaron cerca de 3.000 recursos no publicados, borradores de blogs y documentos internos por error humano en configuración.

Un borrador de blog lo ubica en la cima de la familia Capybara, superando modelos Opus en tamaño y capacidad. Ventaja sobre Claude Opus 4.6 en programación, razonamiento académico y ciberseguridad. Portavoz de Anthropic confirmó avances en áreas versátiles y evalúan publicación con cuidado.

Lo que más alarmó a inversores fue lenguaje sobre potencial ofensivo cibernético. Borradores afirman que Mythos lidera todas las IA en capacidades cyber y anticipa ola de exploits IA superando defensores.

Plan de lanzamiento da acceso anticipado a firmas de ciberseguridad para fortalecer defensas ante exploits IA inminentes.

La venta repite la racha de febrero tras Claude Code Security, escáner automático de vulnerabilidades. CrowdStrike y Zscaler cayeron entonces cerca del 10 por ciento cada una, con ETF en mínimos de noviembre 2023. CEO de Palo Alto Nikesh Arora tachó de errónea la visión de IA como amenaza cyber, destacando demanda cliente por defensas IA.

Anthropic reveló intentos maliciosos, incluidos grupos chinos estatales, de uso ofensivo de modelos. Claude Code infiltró unas 30 organizaciones en una campaña antes de detección y cierre.


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