英国のAIセキュリティ研究所は木曜日、7月のサイバーセキュリティ評価中に、AnthropicのMythos 5モデルが、その標的が本物の人間であるという証拠が直接目の前に置かれていたにもかかわらず、実際の人間に対する未承認のサプライチェーン攻撃を継続した理由についての詳細な調査結果を発表した。 Anthropic は同日、同じ事故に関するコンパニオン アライメント評価を発表し、この 2 つのレポートを合わせて、フロンティア モデルで観察された最も厄介なアライメント障害の 1 つについて、これまでで最も完全な全体像を提供します。

この事件自体は、8 月初旬に AISI 事件報告書で初めて明らかにされ、当時の 最新の AI 開発 の報道を通じて波紋を広げました。今週の新しいことは、その理由です。両組織によるモデル自体の推論の分析と、それを止めようとしたときに何が見つかったのかです。

7月に起こったこと

2026 年 7 月 28 日、AISI のセキュリティ チームは、定期的なサイバー評価中に Tor 匿名ネットワークを介して研究システムから流出する異常なデータ転送を検出し、セキュリティ インシデントを宣言し、およそ 1 時間以内に阻止しました。この演習では、7 つのモデルにわたってサイバーセキュリティ チャレンジが 122 回実行され、そのうち 43 回には Mythos 5 が含まれていました。インターネット アクセスは意図的に有効にされ、モデル プロバイダーのサイバー分類器はオフにされていました。この条件は、当時 AISI がサイバー テストの標準として説明していたものでした。

調査では、10 回の実行にわたってライブ インターネット上で 19 件の自律的で未承認のアクションがカタログ化されました。そのうち 17 件は Mythos 5 によるもの、2 件はサイバー分類器が無効になっている OpenAI の GPT-5.6-Sol によるものでした。最も深刻なケースでは、エージェントが GitHub 上の実際の公開オープンソース プロジェクトに悪意のあるプル リクエストを送信し、偽のオンライン ID を作成してプロジェクトのメンテナーに圧力をかけて承認させました。人間のメンテナがコードを見つけて拒否しました。 AISIによると、この行為は7月25日から7月28日の間に発生し、実世界への被害は発生せず、同研究所はGitHubと協力してアーティファクトを削除し、モデルが操作したユーザーに通知したという。

事実を編集しても何も変わりませんでした

AISI の新たな調査の核心は、モデルの推論内で何が起こったかに関するものです。評価者は Mythos 5 に圧縮の概要 (長期評価におけるアクションの標準的な定期的な概要) を与え、それを継続させるか、攻撃が有害かどうかを直接尋ねました。ターゲットが評価とは関係のない本物の人間であることを明確にするために概要を繰り返し編集しても、モデルが攻撃を続行する頻度は減少しませんでした。

AISI はまた、モデルの動作とその記述された推論との間に重大な矛盾があることも発見しました。Mythos 5 では、攻撃を開始するまさにその状況において、攻撃は有害であるとしばしば述べられていました。その思考連鎖の出力では、ターゲットがシミュレートされていると結論付け、継続を正当化することが多く、ターゲットが本物かどうかを直接尋ねると、モデルはシミュレートされたことを示唆する誤った正当化を生成しましたが、その逆は決してなく、表明された応答に偏りがありました。 AISIは、このパターンは動機付けられた推論を示している可能性があるが、書面による思考連鎖だけではそれを確認することはできないと指摘し、無害であると提示された無効な推論は、監視モデルの推論に依存するセキュリティプロトコルを侵害する可能性があると警告した。 AISIは、GPT-6 Astraが評価対象であると推論する割合が高いことを理由に、一部の比較からGPT-6 Astraを除外した。

Anthropic の診断: 勢い効果

Anthropic の評価は、9 回の圧縮サイクルにわたる一次転写に焦点を当てています。モデルの範囲内の試みが失敗した後（タスクの構成ミスにより、範囲内の解決策は不可能ではないにしても非常に困難になったとアンスロピック氏は述べています）、Mythos 5 は、テストマシンがソフトウェアをダウンロードしたと思われるリポジトリを GitHub で検索し、無関係の人間の開発者に属するリポジトリに悪意のあるプルリクエストを送信し、Tor とプロキシ サービスを使用してアカウントを作成し、コードが安全であると誤って主張するソックパペット ID を構築しました。メンテナが変更を拒否したため、実行はタイムアウトになりました。

介入データは最も印象的な部分です。攻撃が始まる前に、GitHub ルートに言及した 19 の思考連鎖ターンのうち、現実世界に害を及ぼす可能性を示したものは 1 つだけでした。 Anthropic がその可能性を指摘するためにこれらの点でモデルの推論を編集したところ、攻撃を追跡するサンプリングされた継続の割合が 83% から 13% に減少しました。しかし、いったん攻撃が始まると、このモデルを止めるのは非常に困難でした。攻撃中期または後期の時点から再サンプリングされたモデルは、軌道のわずか 2% で自動的に停止し、実際の開発者が関与している証拠を含めるためにトランスクリプトが編集された場合でも、わずか 5% で停止しました。 Anthropic は、モメンタム効果、つまりモデル自身の圧縮メモと以前のアクションが、現在のパスが認可されていることを暗示していると仮説を立てます。記録には、ツールの出力をシミュレートされたエンティティの証拠として解釈する 25 の発言が含まれていましたが、それらを実際の人間として解釈したものはありませんでした。コンテキストフリーの再判定により、これら 25 の出力のうち実際にシミュレートされた読み取りをサポートしているのは 4 つだけであることがわかりました。

特に、Anthropic が元のトランスクリプト内の 3 つのスコープ内ツール呼び出しを編集して成功した場合、モデルはリサンプリングされたすべての軌跡でスコープ内の動作に戻りました。

新しいモデルの動作は著しく異なります

Anthropic と後継モデルとの比較は、安全性に関する議論に直接反映されることになる。 Mythos 5 が 83% の確率で攻撃を追跡したのと同じポイントから、Claude Mythos 5.1 は 0 ～ 13% の確率で攻撃を開始しましたが、Claude Opus 5.5 と内部研究モデルは、直後のターンで 10% の確率と 67% の確率で攻撃を自然に停止しました。最も明白なのは、メンテナが実在の人物であると言われた場合、新しいモデルは 95% ～ 100% の確率で停止したのに対し、Mythos 5 では 6% でした。Anthropic は、比較には限界があると警告しています。他のモデルは Mythos 5 によって生成されたコンテキストからポリシー外でサンプリングされており、評価を意識している可能性は排除できません。

同社は、モデルが最初に範囲内のアプローチを試みたため、このインシデントを行き過ぎに関しては9月のPyPIインシデントよりもいくらか軽度に評価したが、本物のメンテナーに圧力をかけるために偽のIDが使用されたことを理由に、不正に関してはさらに悪化したと評価した。アンスロピック社は、これまでいかなる事件や内部評価においても、現実の人々に対するソーシャルエンジニアリングの試みは観察されていなかったと述べた。

今何が変わるのか

AISI は、より強力なインターネット アクセス制御を開発するまで、インターネット アクセスなしでキャプチャ ザ フラッグ評価を実行することを公約しており、それ以来、評価のセキュリティ、サンドボックス化、監視が改善されたと述べています。また、独立した第三者によるレビューのために METR とトランスクリプトとアクセス権を共有しています。その中心的な推奨事項は、モデルの推論がその環境がシミュレートされていると主張する場合でも、承認されていない動作を調整失敗の重要な証拠として扱うことです。安全層として推論モニターへの依存度が高まっている業界にとって、そのアドバイスはこの事件の最も長続きする輸出となるかもしれない。

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