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

marsbitPublicado em 2026-06-23Última atualização em 2026-06-23

Resumo

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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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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Ao aplicar contratos inteligentes, o projeto visa automatizar processos de verificação de habilidades e alocação de tokens, aderindo aos princípios do Web3 que enfatizam a transparência e a propriedade do utilizador. O modelo diverge das abordagens tradicionais de aquisição de línguas ao apoiar-se fortemente numa estrutura de governança orientada pela comunidade, permitindo que os detentores de tokens sugiram melhorias ao conteúdo dos cursos e à distribuição de recompensas. Alguns dos objetivos notáveis do DUOLINGO AI incluem: Aprendizagem Gamificada: O projeto integra conquistas em blockchain e tokens não fungíveis (NFTs) para representar níveis de proficiência linguística, promovendo a motivação através de recompensas digitais envolventes. Criação de Conteúdo Descentralizada: Abre caminhos para educadores e entusiastas de línguas contribuírem com os seus cursos, facilitando um modelo de partilha de receitas que beneficia todos os colaboradores. Personalização Através de IA: Ao empregar modelos avançados de aprendizagem de máquina, o DUOLINGO AI personaliza as lições para se adaptar ao progresso de aprendizagem individual, semelhante às características adaptativas encontradas em plataformas estabelecidas. Criadores do Projeto e Governança A partir de abril de 2025, a equipa por trás do $DUOLINGO AI permanece pseudónima, uma prática frequente no panorama descentralizado das criptomoedas. Esta anonimidade visa promover o crescimento coletivo e o envolvimento das partes interessadas, em vez de se concentrar em desenvolvedores individuais. O contrato inteligente implementado na blockchain Solana indica o endereço da carteira do desenvolvedor, o que significa o compromisso com a transparência em relação às transações, apesar da identidade dos criadores ser desconhecida. De acordo com o seu roteiro, o DUOLINGO AI pretende evoluir para uma Organização Autónoma Descentralizada (DAO). Esta estrutura de governança permite que os detentores de tokens votem em questões críticas, como implementações de funcionalidades e alocação de tesouraria. Este modelo alinha-se com a ética de empoderamento comunitário encontrada em várias aplicações descentralizadas, enfatizando a importância da tomada de decisão coletiva. Investidores e Parcerias Estratégicas Atualmente, não existem investidores institucionais ou capitalistas de risco publicamente identificáveis ligados ao $DUOLINGO AI. Em vez disso, a liquidez do projeto origina-se principalmente de trocas descentralizadas (DEXs), marcando um contraste acentuado com as estratégias de financiamento das empresas tradicionais de tecnologia educacional. Este modelo de base indica uma abordagem orientada pela comunidade, refletindo o compromisso do projeto com a descentralização. No seu whitepaper, o DUOLINGO AI menciona a formação de colaborações com “plataformas de educação blockchain” não especificadas, com o objetivo de enriquecer a sua oferta de cursos. Embora parcerias específicas ainda não tenham sido divulgadas, estes esforços colaborativos sugerem uma estratégia para misturar inovação em blockchain com iniciativas educativas, expandindo o acesso e o envolvimento dos utilizadores em diversas vias de aprendizagem. Arquitetura Tecnológica Integração de IA O DUOLINGO AI incorpora dois componentes principais impulsionados por IA para melhorar as suas ofertas educativas: Motor de Aprendizagem Adaptativa: Este motor sofisticado aprende a partir das interações dos utilizadores, semelhante a modelos proprietários de grandes plataformas educativas. Ele ajusta dinamicamente a dificuldade das lições para abordar desafios específicos dos alunos, reforçando áreas fracas através de exercícios direcionados. Agentes Conversacionais: Ao empregar chatbots alimentados por GPT-4, o DUOLINGO AI oferece uma plataforma para os utilizadores se envolverem em conversas simuladas, promovendo uma experiência de aprendizagem de línguas mais interativa e prática. Infraestrutura Blockchain Construído na blockchain Solana, o $DUOLINGO AI utiliza uma estrutura tecnológica abrangente que inclui: Contratos Inteligentes de Verificação de Habilidades: Esta funcionalidade atribui automaticamente tokens aos utilizadores que passam com sucesso em testes de proficiência, reforçando a estrutura de incentivos para resultados de aprendizagem genuínos. Emblemas NFT: Estes tokens digitais significam vários marcos que os alunos alcançam, como completar uma seção do seu curso ou dominar habilidades específicas, permitindo-lhes negociar ou exibir as suas conquistas digitalmente. Governança DAO: Membros da comunidade com tokens podem participar na governança votando em propostas-chave, facilitando uma cultura participativa que incentiva a inovação nas ofertas de cursos e funcionalidades da plataforma. Cronologia Histórica 2022–2023: Conceituação O trabalho preliminar para o DUOLINGO AI começa com a criação de um whitepaper, destacando a sinergia entre os avanços em IA na aprendizagem de línguas e o potencial descentralizado da tecnologia blockchain. 2024: Lançamento Beta Um lançamento beta limitado introduz ofertas em línguas populares, recompensando os primeiros utilizadores com incentivos em tokens como parte da estratégia de envolvimento comunitário do projeto. 2025: Transição para DAO Em abril, ocorre um lançamento completo da mainnet com a circulação de tokens, promovendo discussões comunitárias sobre possíveis expansões para línguas asiáticas e outros desenvolvimentos de cursos. Desafios e Direções Futuras Obstáculos Técnicos Apesar dos seus objetivos ambiciosos, o DUOLINGO AI enfrenta desafios significativos. A escalabilidade continua a ser uma preocupação constante, particularmente no equilíbrio dos custos associados ao processamento de IA e à manutenção de uma rede descentralizada responsiva. Além disso, garantir a criação e moderação de conteúdo de qualidade num ambiente descentralizado apresenta complexidades na manutenção dos padrões educativos. Oportunidades Estratégicas Olhando para o futuro, o DUOLINGO AI tem o potencial de aproveitar parcerias de micro-certificação com instituições académicas, proporcionando validações verificadas em blockchain das habilidades linguísticas. Além disso, a expansão cross-chain poderia permitir que o projeto acedesse a bases de utilizadores mais amplas e a ecossistemas de blockchain adicionais, melhorando a sua interoperabilidade e alcance. Conclusão DUOLINGO AI representa uma fusão inovadora de inteligência artificial e tecnologia blockchain, apresentando uma alternativa focada na comunidade aos sistemas tradicionais de aprendizagem de línguas. Embora o seu desenvolvimento pseudónimo e o modelo económico emergente tragam certos riscos, o compromisso do projeto com a aprendizagem gamificada, educação personalizada e governança descentralizada ilumina um caminho a seguir para a tecnologia educativa no domínio do Web3. À medida que a IA continua a avançar e o ecossistema blockchain evolui, iniciativas como o DUOLINGO AI poderão redefinir a forma como os utilizadores interagem com a educação linguística, empoderando comunidades e recompensando o envolvimento através de mecanismos de aprendizagem inovadores.

458 Visualizações TotaisPublicado em {updateTime}Atualizado em 2025.04.11

O que é DUOLINGO AI

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