Eléctricas de EU usan IA de Anthropic para detectar fallas de seguridad

Empresas eléctricas estadounidenses incorporan Mythos, el modelo de Anthropic, para identificar vulnerabilidades informáticas que podrían facilitar ataques y afectar servicios esenciales.

Empresas eléctricas de Estados Unidos, entre ellas Duke Energy, utilizan el modelo de inteligencia artificial Mythos, desarrollado por Anthropic, para detectar vulnerabilidades en sus sistemas informáticos y anticipar posibles ataques que podrían provocar intrusiones o interrupciones en el suministro eléctrico.

Duke Energy incorpora Mythos a sus defensas

De acuerdo con información de Bloomberg, las compañías del sector solicitaron durante meses al gobierno estadounidense y a Anthropic acceso a sus modelos más avanzados de ciberseguridad.

La empresa habilitó el uso de estas herramientas para las eléctricas a finales del verano boreal, según Martin Strasburger, director de seguridad y de seguridad de la información de Duke Energy.

Las compañías prueban los modelos y los incorporan a sus sistemas de defensa informática con el objetivo de identificar errores en el código que podrían ser aprovechados por atacantes para ingresar a sus redes o dejarlas fuera de servicio.

Mythos encontró vulnerabilidades desconocidas

Anthropic presentó Mythos el 7 de abril como parte de Project Glasswing, una alianza con empresas tecnológicas y organizaciones vinculadas con infraestructura crítica, entre ellas Amazon Web Services, Apple, Cisco, CrowdStrike, Google, JPMorganChase, Microsoft, Nvidia y Palo Alto Networks.

La compañía informó que la versión Mythos Preview identificó miles de vulnerabilidades graves que hasta entonces eran desconocidas en los principales sistemas operativos y navegadores.

Entre los hallazgos destacó una falla con 27 años de antigüedad en OpenBSD, sistema utilizado en cortafuegos e infraestructura crítica, así como otra de 16 años en FFmpeg, un programa empleado para procesar video.

En la prueba CyberGym, que mide la capacidad de reproducir vulnerabilidades, Mythos Preview alcanzó una puntuación de 83.1%, frente al 66.6% obtenido por Claude Opus 4.6, el siguiente modelo mejor evaluado de Anthropic.

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

Las redes eléctricas enfrentan riesgos por sistemas antiguos

Las subestaciones y los sistemas de control de las redes eléctricas suelen operar con programas desarrollados hace años o décadas, cuando la ciberseguridad todavía no era una prioridad, de acuerdo con la revista especializada POWER.

En abril, Nikesh Arora, director ejecutivo de Palo Alto Networks, advirtió que las capacidades de ataque sofisticadas podrían quedar al alcance de cualquier persona con recursos informáticos y una tarjeta de crédito.

La publicación también citó datos de Palo Alto Networks, según los cuales los ataques asistidos por inteligencia artificial más rápidos pasan del acceso inicial al robo de información en 25 minutos. En contraste, una empresa promedio puede tardar días en detectar una intrusión.

Otras compañías utilizan la tecnología de Anthropic

La firma de ciberseguridad industrial Dragos también se incorporó a Project Glasswing y utiliza Mythos Preview para evaluar sus propios productos, diseñados para proteger redes de energía y agua, según el sitio Industrial Cyber.

Por su parte, Centrii, empresa especializada en seguridad para activos de energía renovable, informó el 5 de noviembre que recibió autorización de Anthropic para utilizar el modelo.

La compañía citó cifras de Anthropic según las cuales los participantes de Glasswing reportaron al menos 129 mil vulnerabilidades verificadas entre abril y julio de 2026.

El acceso a Mythos permanece restringido. Anthropic establece requisitos de seguridad y uso responsable para las organizaciones autorizadas, mientras las empresas eléctricas evalúan cómo incorporar la tecnología sin exponer información sensible sobre sus redes.

La adopción de estas herramientas ocurre en un contexto de creciente digitalización de la infraestructura eléctrica y dependencia de sistemas heredados. La detección anticipada de errores busca reducir riesgos de interrupciones, robo de información y accesos no autorizados.

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