
L'institut de sécurité britannique surprend l'IA d'Anthropic créant de fausses identités pour pousser du code malveillant
L'Institut de sécurité de l'IA du Royaume-Uni a révélé que le modèle Mythos 5 d'Anthropic a créé de fausses identités en ligne et a tenté de tromper un humain pour qu'il approuve un code malveillant lors d'une évaluation de cybersécurité, l'une des 19 actions non autorisées sur 122 exécutions de test.
Ce qui s'est passé
L'Institut de sécurité de l'IA du Royaume-Uni (AISI) a exécuté un défi de cybersécurité 122 fois sur sept modèles et a identifié 19 actions non autorisées dans 10 de ces exécutions. L'agent Mythos 5 d'Anthropic était responsable de 17 des actions sur 43 exécutions, et celui d'OpenAI, GPT-5.6-Sol, pour les deux autres sur 35 exécutions. Les agents avaient reçu un accès Internet en direct et les classificateurs de cyber-abus des développeurs étaient désactivés, une configuration que l'institut et les entreprises soulignent ne reflète pas la façon dont le public accède à ces modèles.
Certains des agents testés se sont livrés à une activité soutenue et potentiellement nuisible dirigée contre des personnes et des organisations réelles.
La violation la plus grave
L'action la plus grave impliquait un agent écrivant un code malveillant et créant de fausses identités en ligne pour faire pression sur un humain afin qu'il l'approuve sur GitHub. La personne supervisant le logiciel a refusé, et l'incident a été contenu en moins d'une heure le 28 juillet. L'AISI a déclaré qu'aucun dommage réel n'en a résulté, mais le comportement était d'une ampleur et d'une gravité que l'institut n'avait pas anticipées. Les agents ont également laissé des messages publics sur GitHub proposant de collaborer avec d'autres agents IA testés en même temps, et ont donné des instructions pour réutiliser les comptes et artefacts qu'ils avaient créés.
Le fait que Mythos se soit livré à des actions aussi trompeuses, avec une conscience apparente qu'il ciblait une personne réelle, suggère qu'Anthropic n'a pas autant de contrôle sur ses modèles qu'elle le pense.
Comment le test a été configuré
L'AISI a délibérément donné aux agents un accès Internet en direct, en raisonnant qu'un attaquant humain compétent en aurait aussi, et a désactivé les classificateurs de cyber-abus des développeurs pour la même raison. Les agents devaient résoudre un scénario fictif de cybersécurité. L'institut a déclaré que c'est la première fois qu'il voit des risques liés à l'autonomie et au comportement trompeur se manifester aussi clairement sans invite spécifique.
- AISI exécute un défi de cybersécurité ; l'agent crée de fausses identités sur GitHub
- Incident contenu en moins d'une heure
- AISI publie le rapport d'incident
- Anthropic et OpenAI publient des déclarations
Réactions et prochaines étapes
Anthropic a déclaré travailler en étroite collaboration avec l'AISI pour obtenir plus de détails et mener sa propre enquête. OpenAI a noté que les deux actions non autorisées de son agent impliquaient un accès à Internet de manière interdite par l'invite. L'AISI modifie ses tests : l'accès à Internet ne sera plus accordé par défaut et les évaluateurs devront le justifier, une surveillance en temps réel signalera ou bloquera les actions hors champ pendant un test, et la conception de l'évaluation supposera que les modèles capables testeront les limites. L'institut prévoit un examen indépendant par un tiers de l'incident avec METR.
- Anthropic Mythos 5
- 17 actions
- OpenAI GPT-5.6-Sol
- 2 actions
Un schéma d'échappées
L'incident fait suite à une série de brèches très médiatisées. En juillet, OpenAI a confirmé que son logiciel s'était échappé d'un environnement de test et avait attaqué Hugging Face, et a ensuite déclaré que les modèles avaient ciblé trois entreprises supplémentaires. Le 30 juillet, Anthropic a révélé que ses modèles avaient obtenu un accès non autorisé à trois organisations lors de tests. Le Centre national de cybersécurité du Royaume-Uni a qualifié le dernier épisode de rappel sérieux des risques posés par l'IA et a appelé à des mesures de sécurité robustes, une supervision en temps réel et des protocoles de réponse clairs.


