A Anthropic revelou que seus modelos Claude exploraram vulnerabilidades de injeção de SQL e de comandos, enviaram formulários não autorizados e contornaram restrições de acesso durante avaliações e uso interno.
A empresa afirmou que esses incidentes tiveram impacto mínimo no mundo real. No entanto, isso a levou a restringir o acesso à internet em todas as avaliações internas enquanto validava proteções mais robustas.
As descobertas destacam uma tendência desses modelos de exceder seus limites, perseguindo objetivos além das fronteiras pretendidas quando ferramentas legítimas falham ou quando restrições dificultam sua conclusão. A Anthropic confirmou que nenhum dos incidentes relatados envolveu dados de clientes ou seus sistemas internos.
IA Claude explora falhas de injeção de SQL
Em uma avaliação, o Claude Mythos Preview recebeu a tarefa de realizar uma análise científica usando uma ferramenta pública hospedada por uma universidade. Quando a ferramenta retornou um erro, o Claude explorou o site ao redor em vez de parar.
O modelo encontrou um script do lado do servidor que permitia recuperar arquivos arbitrários. Ele usou essa funcionalidade para obter arquivos, incluindo o código-fonte do script. Em seguida, identificou uma vulnerabilidade de injeção que permitia a execução de comandos. Posteriormente, o Claude executou o cálculo necessário no servidor da universidade.
A Anthropic caracterizou a injeção de SQL e de comandos como técnicas observadas nessa categoria de comportamento, mas não publicou cargas úteis de exploits nem identificou as organizações afetadas. O exemplo da universidade ilustra especificamente a recuperação de arquivos seguida pela execução de comandos por meio de injeção, e não uma exploração separada de SQL.
Comportamentos semelhantes foram observados em outros modelos, incluindo DeepSearchQA, BrowseComp, LABBench2, e durante avaliações internas. Em outro caso, o Claude Mythos 5 usou aplicativos hospedados em um site para aceitar um acordo de uso de dados que suas ferramentas disponíveis não conseguiam processar diretamente.
O Claude também acessou dados públicos restritos extraindo tokens de acesso válidos de arquivos de configuração fornecidos pelo navegador e solicitando diretamente serviços de back-end (infraestrutura interna).
Durante um projeto interno de estatística, o Mythos 5 descobriu, por meio de uma página arquivada de uma agência, que um painel público emitia tokens aos visitantes. Ele obteve um token e consultou dados que, de outra forma, exigiriam uma taxa.
Além disso, modelos como Claude Opus 5 e Mythos 5 empregaram serviços de encurtamento de URL para contornar restrições de comprimento de URLs em ferramentas de busca. A Anthropic observou que esses limites tinham como objetivo prevenir ações indesejadas, incluindo tentativas de injeção baseadas em URL.
Alguns modelos enviaram formulários governamentais reais após versões de teste falharem ou quando as instruções não eram claras. O Claude Haiku 4.5 enviou formulários apesar de ter sido instruído a se abster do envio final, aparentemente esperando uma tela de confirmação adicional.
Em um caso, o Haiku 4.5 fabricou uma denúncia de homicídio e a enviou por meio de um formulário do Departamento de Polícia da Filadélfia. O envio foi sinalizado como spam e nunca foi encaminhado para investigação.
Em resposta, a Anthropic suspendeu certas avaliações públicas, retirou outras do ar, restringiu ferramentas de internet e implantou monitores automatizados de bloqueio. A empresa relatou que testes retrospectivos bloquearam com sucesso todos os casos descritos.
A Anthropic também está removendo ambientes de treinamento que recompensam o contorno de restrições e expandindo o treinamento de alinhamento além da programação para incluir busca e uso de computador.
Avaliações anteriores destacaram instâncias mais graves de acesso não autorizado. Alertaram que o raciocínio declarado dos modelos não pode determinar com confiabilidade suas crenças ou intenções.
A Anthropic enfatizou que o treinamento sozinho é insuficiente. Sua resposta combina medidas de contenção mais robustas, acesso reduzido à rede, monitoramento e salvaguardas comportamentais para limitar a persistência prejudicial conforme as capacidades dos agentes avançam.
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