• Anthropic documentó cinco casos en los que Claude se utilizó para investigación biológica que podría apoyar el desarrollo de armas
  • Un revendedor usó infraestructura de EE. UU., cuentas sintéticas y conmutación por error de modelos para eludir controles regionales y de seguridad

El hecho

Anthropic indicó que identificó cinco casos en los que Claude se había utilizado para investigación biológica que podría apoyar el desarrollo de armas biológicas. La actividad se investigó entre diciembre de 2025 y agosto de 2026 e incluyó investigaciones relacionadas con la gripe aviar, los ortopoxvirus, venenos y toxinas.

Uno de los casos involucró a un revendedor que dio a investigadores de una región no atendida por Anthropic acceso a Claude a través de infraestructura de EE. UU. Según Anthropic, la plataforma también se apoyó en un servicio de retención cero de datos, revendedores de mercado gris y cuentas sintéticas. Si Claude rechazaba una solicitud, la plataforma podía enviarla a otro modelo de IA mediante un sistema de conmutación por error.

Anthropic indicó que el revendedor atendió a más de una docena de clientes sin relación entre sí e intercambió decenas de miles de mensajes con Claude a lo largo de varios días. La empresa posteriormente bloqueó las cuentas vinculadas a la actividad y afirmó haber reforzado sus medidas de seguridad. Anthropic no informó de que alguno de los casos haya dado lugar a la producción de un arma biológica ni de que haya identificado planes para un ataque inminente.

La valoración

El informe de Anthropic muestra que las medidas de seguridad pueden volverse más difíciles de aplicar cuando el acceso a un modelo de IA pasa por un intermediario. Un proveedor puede bloquear a usuarios de ciertas regiones o rechazar una solicitud sensible, pero un revendedor puede situarse entre el proveedor y quien realiza esa solicitud.

El enrutamiento añade otra complicación. En el caso que Anthropic describió, las solicitudes rechazadas por Claude podían enviarse a otro modelo de IA. Por tanto, un rechazo de un proveedor no necessarily ponía fin al intento del usuario de obtener una respuesta. Los proveedores también deben equilibrar la supervisión con requisitos legítimos de privacidad. Algunos clientes usan servicios que retienen pocos datos de solicitudes o ninguno, lo que puede reducir la información disponible al investigar actividad sospechosa.

Para los lectores de BTW, la seguridad de la IA depende cada vez más de la infraestructura que rodea al modelo, además del propio modelo. La identidad de las cuentas, el acceso mediante revendedores, las credenciales de API, el enrutamiento y los registros afectan a lo que un proveedor puede ver y detener, al tiempo que esos controles deben seguir protegiendo la privacidad legítima de los clientes.

Qué observar

Conviene seguir los cambios en las normas sobre revendedores de IA, servicios proxy y acceso desde regiones no admitidas. Comprobaciones de identidad más estrictas, controles de API, políticas de enrutamiento de modelos o cambios en los servicios de retención cero de datos mostrarán cómo responden los proveedores a las brechas de acceso que Anthropic identificó.