‘AI Broke Through NSA in Hours’ Goes Viral, But Is It Actually a Red Team Exercise?

marsbitPubblicato 2026-06-23Pubblicato ultima volta 2026-06-23

Introduzione

The viral claim that Anthropic's AI model 'Mythos' breached almost all of NSA's classified systems in 'hours, not weeks' has been clarified as a misinterpretation. The statement originated from a U.S. Senator citing the NSA director within a broader argument for mandatory pre-release testing of frontier AI models. The author of the original Economist article later clarified that the feat was achieved under very specific, controlled conditions during an authorized red-team exercise, where Mythos was used alongside other tools to find vulnerabilities in a replica of NSA systems, not a live breach. This highlights Mythos's advanced capabilities in vulnerability discovery and attack path reasoning during security testing. Anthropic restricts access to such powerful models through its 'Project Glasswing' program for vetted defense organizations. The incident underscores the U.S. government's conflicted stance: while citing security risks to justify actions like export controls on Anthropic's models, agencies like the NSA reportedly continue using them for defense purposes. The narrative evolved from a call for regulation into a sensationalized 'AI hacks NSA' headline, demonstrating how technical achievements in controlled environments can be misconstrued as real-world attacks.

A sentence that went viral online recently has seen a reversal.

‘Mythos broke through almost all of our classified systems in hours, not weeks, in hours.’

This sentence has been flooding English social media platforms in recent days.

The protagonist is Anthropic's most powerful model, Mythos, and what was breached were the classified systems of the NSA (National Security Agency). Combined with the timeframe anchor of ‘in hours,’ this sentence spread rapidly across the internet.

All onlookers were shocked by the image it painted: AI can now breach the most stringent cyber defenses of a nation within a few hours.

This sentence originally came from a report by Shashank Joshi published in The Economist.

https://www.economist.com/briefing/2026/06/14/donald-trumps-blocking-of-anthropic-is-capricious-and-chaotic

In the article, to illustrate how powerful AI is, Joshi quoted a statement from Senate Intelligence Committee Vice Chairman Mark Warner, and Warner's statement was itself a recounting of someone else's words: General Joshua Rudd, who heads both the NSA and the Pentagon's Cyber Command.

Rudd told Warner that Mythos broke through almost all classified systems in hours.

After being reported by The Economist, Rudd's statement quickly became a hot topic on social platforms.

Concerned about public misinterpretation, Joshi, who wrote the sentence, personally stepped in on June 21st to temper the statement.

He said on X that the source of the quote was accurate; he did indeed quote Warner verbatim. However, taking it literally might lead to misunderstanding.

Mythos achieved this only under very specific conditions and when used in conjunction with other tools. He stated that he cited the quote to convey the strength of Mythos, but failing to add qualifications was his oversight.

Another easily overlooked point is that Warner's original intention in bringing up this example was not to denounce Anthropic; on the contrary.

His original words were: we need to let these AI companies ‘go full throttle,’ and thank goodness, it was Anthropic that did this. With another company with less rigid principles, relying solely on voluntary testing simply wouldn't suffice.

What Warner really wanted to push for was establishing mandatory pre-release testing for frontier models, rather than gambling on corporate self-regulation.

Thus, we see a complete chain of distortion: a sentence originally meant to advocate for ‘mandatory testing for frontier models’ comes from the NSA, passes through a senator's mouth, lands in a magazine's pages, and finally becomes breaking news of ‘AI Breaks NSA’ on social media.

Each time it was relayed, the tone became more exaggerated and absolute.

Behind the Cooling Down

How Powerful Is Mythos Actually Now?

In the original post, Joshi said the sentence shouldn't be taken literally.

He said the incident where Mythos broke through NSA systems in hours almost certainly occurred under very specific conditions, with Mythos being used alongside other tools. He said it was his ‘negligence’ not to include these qualifications when writing the article to emphasize its strength.

So, how capable are models like Mythos at this point?

Public information points more towards three things: finding vulnerabilities, reasoning attack paths, and running tests in red team environments.

According to an Axios report, institutions granted access to Mythos primarily use it to scan their own environments and identify potential vulnerabilities that could be exploited, not to attack live production systems running others' operations.

As early as April, reports confirmed that the NSA was taking precisely this approach: using the Mythos preview to scan its own environment for vulnerabilities, with a team of Anthropic engineers providing support.

This is also a common point reiterated by those who have come forward to correct the record in recent days.

BitGo founder and CEO Mike Belshe directly called it out in a repost: this is false. Security analyst Kyle Chase clarified that the ‘breach’ was a test; Zack Korman complained about how the statement went from senator to journalist to social media without anyone verifying it along the way.

The more credible version they point to is that Rudd was referring to an authorized red team exercise: the NSA placed Mythos in a replica of its own classified environment, tasked it with finding and chaining vulnerabilities, and it did so at a speed far exceeding that of human teams.

Red Team Exercise vs. Real Intrusion

A red team exercise is when you hire people, in your own controlled environment (a ‘range’), with authorization, to test your own defenses, finding holes before the enemy does.

Being able to breach a complex defense setup in a controlled range in a few hours is separated from actually breaching the NSA's live classified systems by a whole set of prerequisites: specific environment, specific authorization, specific toolchains.

Writing ‘red team found all holes in range in hours’ as ‘NSA classified systems breached’ is a bit like writing a fire drill report as ‘building on fire.’

That said, even if it's just the result of a red team exercise, Mythos's performance itself is alarming enough.

A replica of a national-level classified environment, with a model chaining together almost all vulnerabilities within hours – that speed itself is a significant security warning.

Given the capabilities of the Mythos model, Anthropic specifically established a program to lock it down: Project Glasswing.

The model is not sold publicly; it's only distributed to vetted defense entities. The first batch in April included about 50 organizations, with 12 publicly named founding partners including AWS, Apple, Google, Microsoft, NVIDIA, and JPMorgan Chase; by June 2nd, the list expanded to about 150 institutions across more than 15 countries.

The reason remains consistent: its offensive cyber capabilities are too dangerous, and it cannot be widely released to the public before sufficient guardrails are in place.

Even the initial partners have already used it to uncover over 10,000 high or critical severity vulnerabilities.

Calling It Dangerous

While Continuing to Use It

What's interesting is the U.S. government's attitude toward Mythos.

In February of this year, the Pentagon raised the ban hammer, cutting off cooperation with Anthropic and demanding its suppliers follow suit. The reason cited was that the company was a ‘supply chain risk.’ The legal battle is still ongoing.

But recently, President Trump himself changed his tune. During an interview on ‘The Axios Show,’ when asked ‘Do you see Anthropic, its CEO Dario Amodei, as a national security threat?’, he responded:

Not now, but maybe a week ago, yes.

On June 19, Trump gave an interview at the White House for ‘The Axios Show,’ changing his stance on Anthropic: Not now, but maybe a week ago, yes.

Just a week prior, Amazon, a shareholder behind Anthropic, submitted a vulnerability report that alarmed the White House. When the government took this report to Anthropic's senior management, they felt the company didn't take it seriously.

So, the Trump administration took direct action.

According to Anthropic's official account, at 5:21 PM EST on June 12th, the company received an export control order. The wording was firm: it prohibited any foreign national from accessing Fable 5 and Mythos 5, regardless of whether they were inside or outside the United States, not even Anthropic's own foreign employees were exempt.

The problem is, you can't filter people by nationality one by one during real-time API calls.

Therefore, Anthropic had to implement a blanket shutdown, directly disabling Fable 5 and Mythos 5 for all users worldwide. Other models, including Claude Opus 4.8, were unaffected.

A model for global commercial use, taken offline just like that.

According to Anthropic's official statement, the trigger was a claimed ‘jailbreak’ method that could bypass Fable 5's guardrails. However, the company does not accept this claim: it reviewed the demonstration, and what was found after the bypass were several minor, already known vulnerabilities that even public models like OpenAI's GPT-5.5 could find, hardly a capability unique to Mythos.

Anthropic characterized this as a misunderstanding, stating it complied with the order but is working to restore access as soon as possible.

What's more contradictory is that, according to an Axios report on April 19th, while the lawsuit was ongoing, the NSA was still using Anthropic's strongest model, the Mythos Preview. While the Department of Defense argued in court that using it threatened national security, its subordinate, the NSA, continued using it.

Among the approximately 40 authorized institutions, Anthropic only publicly named 12. According to sources, the NSA is among those names not publicly disclosed.

The most dangerous model is first labeled a risk, then quietly used in national security defense.

It's unclear whether this is a ban or a dependency.

You can ban a model, but you can't ban a capability.

Export controls can stop Mythos 5, but they can't stop the underlying capability represented by ‘AI can find holes in a defense setup in hours.’

The bigger trouble lies ahead.

The government agency CAISI, responsible for assessing the dangerous capabilities of frontier models, has recently been ordered to stop publishing its reports.

Who decides whether a model can be used or not is becoming increasingly unclear to outsiders.

References:

https://x.com/shashj/status/2068704535124508717

https://www.economist.com/briefing/2026/06/14/donald-trumps-blocking-of-anthropic-is-capricious-and-chaotic

This article is from the WeChat public account “新智元” (Xinzhiyuan), author: ASI启示录, editor: 元宇

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Domande pertinenti

QAccording to the article, what was the original context and intended meaning behind the statement 'Mythos breached nearly all classified systems in hours'?

AAccording to the article, the original statement by NSA Director Joshua Rudd was intended to highlight the need for mandatory pre-release testing for frontier AI models. It was cited by Senator Mark Warner to argue that companies like Anthropic must be allowed to 'push the limits,' and that their voluntary testing is crucial, but a stronger mandatory framework is needed. The statement was meant to advocate for regulations, not to declare a real-world attack on the NSA.

QWhat does the article clarify about the conditions under which Mythos achieved the reported 'breach' of NSA systems?

AThe article clarifies that the reported 'breach' was the result of an authorized 'red team' exercise. In this exercise, the NSA provided Mythos with a copy or a replica of its classified environment and allowed it, alongside other tools, to search for and chain together vulnerabilities. This was a controlled, internal security test, not an actual external attack on live operational systems.

QWhat was the primary purpose of Anthropic's 'Project Glasswing' program mentioned in the article?

AThe primary purpose of Anthropic's 'Project Glasswing' program was to provide controlled access to its advanced and potentially dangerous model, Mythos, to pre-approved defense and security organizations. The program restricts the model's release because its offensive cybersecurity capabilities are considered too risky for public availability, and aims to allow vetted entities to find vulnerabilities in their own systems before malicious actors can exploit them.

QWhat paradoxical or contradictory stance does the U.S. government hold towards Anthropic's Mythos model, as described in the article?

AThe article describes a paradoxical stance where, on one hand, the U.S. government (specifically the Department of Defense and President Trump) has issued bans and export controls against Anthropic, labeling the company a supply chain risk. On the other hand, agencies like the National Security Agency (NSA) were reportedly still using the Mythos Preview for red teaming and vulnerability detection even while the legal battle was ongoing.

QWhat key distinction does the article make between the sensationalized headline of 'AI breached NSA' and the more nuanced reality of the event?

AThe key distinction is between a real-world, unauthorized attack and an authorized red team exercise. The sensationalized headline implies an external AI successfully infiltrated and compromised the NSA's live, operational classified systems. The nuanced reality is that it was an internal, controlled security test where an AI model was given permission to probe a replica of the NSA's environment to find security weaknesses, which is a standard and defensive security practice.

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Panoramica di DUOLINGO AI Alla sua base, DUOLINGO AI cerca di stabilire un ambiente decentralizzato in cui gli studenti possono guadagnare ricompense crittografiche per il raggiungimento di traguardi educativi nella competenza linguistica. Applicando smart contracts, il progetto mira ad automatizzare i processi di verifica delle competenze e le allocazioni di token, aderendo ai principi di Web3 che enfatizzano la trasparenza e la proprietà da parte degli utenti. Il modello si discosta dagli approcci tradizionali all'acquisizione linguistica, facendo forte affidamento su una struttura di governance guidata dalla comunità, che consente ai detentori di token di suggerire miglioramenti ai contenuti dei corsi e alle distribuzioni delle ricompense. Alcuni degli obiettivi notevoli di DUOLINGO AI includono: Apprendimento Gamificato: Il progetto integra traguardi blockchain e token non fungibili (NFT) per rappresentare i livelli di competenza linguistica, promuovendo la motivazione attraverso ricompense digitali coinvolgenti. Creazione di Contenuti Decentralizzati: Apre opportunità per educatori e appassionati di lingue di contribuire con i propri corsi, facilitando un modello di condivisione dei ricavi che beneficia tutti i collaboratori. Personalizzazione Guidata dall'AI: Utilizzando modelli avanzati di machine learning, DUOLINGO AI personalizza le lezioni per adattarsi ai progressi individuali, simile alle funzionalità adattive presenti nelle piattaforme consolidate. Creatori del Progetto e Governance A partire da aprile 2025, il team dietro $DUOLINGO AI rimane pseudonimo, una pratica comune nel panorama decentralizzato delle criptovalute. Questa anonimato è inteso a promuovere la crescita collettiva e il coinvolgimento degli stakeholder piuttosto che concentrarsi su sviluppatori individuali. Lo smart contract distribuito sulla blockchain di Solana annota l'indirizzo del wallet dello sviluppatore, che segna l'impegno verso la trasparenza riguardo alle transazioni, nonostante l'identità dei creatori sia sconosciuta. Secondo la sua roadmap, DUOLINGO AI mira a evolversi in un'Organizzazione Autonoma Decentralizzata (DAO). Questa struttura di governance consente ai detentori di token di votare su questioni critiche come l'implementazione di funzionalità e le allocazioni del tesoro. Questo modello si allinea con l'etica dell'empowerment della comunità presente in varie applicazioni decentralizzate, enfatizzando l'importanza del processo decisionale collettivo. Investitori e Partnership Strategiche Attualmente, non ci sono investitori istituzionali o capitalisti di rischio identificabili pubblicamente legati a $DUOLINGO AI. Invece, la liquidità del progetto proviene principalmente da scambi decentralizzati (DEX), segnando un netto contrasto con le strategie di finanziamento delle aziende tradizionali di tecnologia educativa. Questo modello di base indica un approccio guidato dalla comunità, riflettendo l'impegno del progetto verso la decentralizzazione. Nel suo whitepaper, DUOLINGO AI menziona la formazione di collaborazioni con “piattaforme educative blockchain” non specificate, mirate ad arricchire la sua offerta di corsi. Sebbene partnership specifiche non siano ancora state divulgate, questi sforzi collaborativi suggeriscono una strategia per mescolare innovazione blockchain con iniziative educative, ampliando l'accesso e il coinvolgimento degli utenti attraverso diverse vie di apprendimento. Architettura Tecnologica Integrazione AI DUOLINGO AI incorpora due componenti principali guidate dall'AI per migliorare la sua offerta educativa: Motore di Apprendimento Adattivo: Questo sofisticato motore apprende dalle interazioni degli utenti, simile ai modelli proprietari delle principali piattaforme educative. Regola dinamicamente la difficoltà delle lezioni per affrontare le sfide specifiche degli studenti, rinforzando le aree deboli attraverso esercizi mirati. Agenti Conversazionali: Utilizzando chatbot alimentati da GPT-4, DUOLINGO AI offre una piattaforma per gli utenti per impegnarsi in conversazioni simulate, promuovendo un'esperienza di apprendimento linguistico più interattiva e pratica. Infrastruttura Blockchain Costruito sulla blockchain di Solana, $DUOLINGO AI utilizza un framework tecnologico completo che include: Smart Contracts per la Verifica delle Competenze: Questa funzionalità assegna automaticamente token agli utenti che superano con successo i test di competenza, rinforzando la struttura di incentivi per risultati di apprendimento genuini. Badge NFT: Questi token digitali significano vari traguardi che gli studenti raggiungono, come completare una sezione del loro corso o padroneggiare competenze specifiche, consentendo loro di scambiare o mostrare digitalmente i loro successi. Governance DAO: I membri della comunità dotati di token possono partecipare alla governance votando su proposte chiave, facilitando una cultura partecipativa che incoraggia l'innovazione nell'offerta di corsi e nelle funzionalità della piattaforma. Cronologia Storica 2022–2023: Concettualizzazione I lavori per DUOLINGO AI iniziano con la creazione di un whitepaper, evidenziando la sinergia tra i progressi dell'AI nell'apprendimento delle lingue e il potenziale decentralizzato della tecnologia blockchain. 2024: Lancio Beta Un lancio beta limitato introduce offerte in lingue popolari, premiando i primi utenti con incentivi in token come parte della strategia di coinvolgimento della comunità del progetto. 2025: Transizione DAO Ad aprile, avviene un lancio completo della mainnet con la circolazione di token, stimolando discussioni nella comunità riguardo a possibili espansioni nelle lingue asiatiche e ad altri sviluppi dei corsi. Sfide e Direzioni Future Ostacoli Tecnici Nonostante i suoi obiettivi ambiziosi, DUOLINGO AI affronta sfide significative. La scalabilità rimane una preoccupazione costante, in particolare nel bilanciare i costi associati all'elaborazione dell'AI e nel mantenere una rete decentralizzata reattiva. Inoltre, garantire la creazione e la moderazione di contenuti di qualità in un'offerta decentralizzata presenta complessità nel mantenere standard educativi. Opportunità Strategiche Guardando al futuro, DUOLINGO AI ha il potenziale per sfruttare partnership di micro-credentialing con istituzioni accademiche, fornendo validazioni verificate dalla blockchain delle competenze linguistiche. Inoltre, l'espansione cross-chain potrebbe consentire al progetto di attingere a basi utenti più ampie e a ulteriori ecosistemi blockchain, migliorando la sua interoperabilità e portata. Conclusione DUOLINGO AI rappresenta una fusione innovativa di intelligenza artificiale e tecnologia blockchain, presentando un'alternativa focalizzata sulla comunità ai sistemi tradizionali di apprendimento delle lingue. Sebbene il suo sviluppo pseudonimo e il modello economico emergente comportino alcuni rischi, l'impegno del progetto verso l'apprendimento gamificato, l'istruzione personalizzata e la governance decentralizzata illumina un percorso per la tecnologia educativa nel regno di Web3. Man mano che l'AI continua a progredire e l'ecosistema blockchain evolve, iniziative come DUOLINGO AI potrebbero ridefinire il modo in cui gli utenti interagiscono con l'istruzione linguistica, potenziando le comunità e premiando il coinvolgimento attraverso meccanismi di apprendimento innovativi.

474 Totale visualizzazioniPubblicato il 2025.04.11Aggiornato il 2025.04.11

Cosa è DUOLINGO AI

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