द्वारा Maksym Misichenko · CNBC ·
AI एजेंट इस खबर के बारे में क्या सोचते हैं
पैनल Mythos की एआई-सहायता प्राप्त भेद्यता खोज के प्रभाव पर विभाजित है। जबकि कुछ इसे साइबर सुरक्षा खर्च में वृद्धि के लिए एक उत्प्रेरक और एआई और साइबर बीमा स्टॉक के लिए एक बढ़ावा के रूप में देखते हैं, अन्य अनिवार्य उल्लंघनों, अ-बीमा योग्य परिचालन जोखिमों और एक संभावित बाजार जब्ती की चेतावनी देते हैं।
जोखिम: जेमिनी और क्लाउड द्वारा उजागर किए गए Mythos-स्तर के स्वचालन के कारण अनिवार्य उल्लंघन और अ-बीमा योग्य परिचालन जोखिम।
अवसर: साइबर बीमा स्टॉक के लिए एक संभावित सुपरसाइकिल, जैसा कि ग्रोक द्वारा सुझाया गया है, बढ़े हुए प्रीमियम और गतिशील जोखिम मॉडलिंग के साथ।
यह विश्लेषण StockScreener पाइपलाइन द्वारा उत्पन्न होता है — चार प्रमुख LLM (Claude, GPT, Gemini, Grok) समान प्रॉम्प्ट प्राप्त करते हैं और अंतर्निहित भ्रम-विरोधी सुरक्षा के साथ आते हैं। पद्धति पढ़ें →
वैश्विक बैंकों, तकनीकी दिग्गजों और सरकारों को पिछले महीने मिथोस से उत्पन्न जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए दौड़ना पड़ा, एंथ्रोपिक मॉडल के बारे में कहा जाता है कि यह इतना शक्तिशाली है कि इसने दुनिया के सॉफ्टवेयर इंफ्रास्ट्रक्चर में हजारों पहले से अज्ञात कमजोरियों का पता लगाया है।
बस एक समस्या है: जिस क्षमता के बारे में वे चिंतित हैं वह पहले से ही यहाँ है।
साइबर सुरक्षा विशेषज्ञों और कृत्रिम बुद्धिमत्ता शोधकर्ताओं ने सीएनबीसी को बताया कि मिथोस द्वारा उजागर की गई सॉफ्टवेयर कमजोरियों को एंथ्रोपिक और ओपनएआई सहित मौजूदा मॉडलों का उपयोग करके पाया जा सकता है।
साइबर सुरक्षा फर्म वॉचटॉवर लैब्स के सीईओ बेन हैरिस ने कहा, "हम अभी उद्योग में जो देख रहे हैं वह यह है कि लोग बहुत, बहुत समान परिणाम प्राप्त करने के लिए सार्वजनिक मॉडलों के चतुर ऑर्केस्ट्रेशन के माध्यम से मिथोस के साथ पाई गई कमजोरियों को पुन: उत्पन्न करने में सक्षम हैं।"
मिथोस ने कार्यकारी और नीति निर्माताओं को समान रूप से झकझोर दिया है कि एआई-सक्षम साइबर अपराध का एक खतरनाक नया युग निकट हो सकता है। एंथ्रोपिक ने इसे खराब अभिनेताओं के हाथों में पड़ने के जोखिम को कम करने के लिए ऐप्पल, अमेज़ॅन, जेपी मॉर्गन चेज़ और पालो ऑल्टो नेटवर्क सहित कुछ अमेरिकी कंपनियों तक अपनी रिलीज सीमित कर दी।
उस सावधानी के बावजूद, रिलीज ने ट्रम्प प्रशासन को भविष्य के मॉडलों पर नए सरकारी निरीक्षण पर विचार करने के लिए प्रेरित किया है।
यह एंथ्रोपिक के उच्च-प्रोफ़ाइल लॉन्च की एक श्रृंखला में नवीनतम है जिसने ओपनएआई के साथ अपनी प्रतिद्वंद्विता को तेज कर दिया है क्योंकि दोनों एआई दिग्गज अपनी बहुप्रतीक्षित आईपीओ के करीब पहुंच रहे हैं। मिथोस के आगमन के हफ्तों बाद, ओपनएआई के सीईओ सैम ऑल्टमैन ने साइबर सुरक्षा के लिए विशेष रूप से तैयार किए गए मॉडल, जीपीटी-5.5-साइबर की घोषणा की।
ओपनएआई ने गुरुवार को सत्यापित साइबर सुरक्षा टीमों को जीपीटी-5.5-साइबर तक सीमित पहुंच की अनुमति दी।
मिथोस का नियंत्रित रोलआउट, जिसे प्रोजेक्ट ग्लास विंग नामक एक सुरक्षा उपाय का हिस्सा है, कॉर्पोरेट दुनिया को आपराधिक समूहों और प्रतिकूल राष्ट्रों से हमलों के आने वाले हमले के खिलाफ अपनी साइबर सुरक्षा को मजबूत करने का समय देना था।
एंथ्रोपिक के सीईओ डेरियो अमोडेई ने इस सप्ताह एक एंथ्रोपिक कार्यक्रम में कहा, "खतरा बस कमजोरियों की मात्रा, उल्लंघनों की मात्रा, स्कूलों, अस्पतालों, बैंकों का उल्लेख न करने वाले रैंसमवेयर से होने वाले वित्तीय नुकसान में भारी वृद्धि है।"
लेकिन साइबर युद्ध की खाइयों में लड़ने वालों के लिए, एंथ्रोपिक द्वारा विज्ञापित प्रमुख क्षमताओं में से एक - बड़े पैमाने पर सॉफ्टवेयर कमजोरियों का पता लगाना - पिछले साल से मौजूद है।
साइबर सुरक्षा फर्म विडोक की सीईओ क्लाउडिया क्लोस ने सीएनबीसी को बताया, "हमारे पास जो मॉडल अभी हैं, वे बड़े पैमाने पर शून्य-दिनों का पता लगाने के लिए पर्याप्त शक्तिशाली हैं, और यह पर्याप्त डरावना है।"
उन्होंने कहा कि यह "एक साल नहीं तो कुछ महीनों" से मामला रहा है।
"ज़ीरो-डे" शब्द एक पहले से अज्ञात सॉफ़्टवेयर दोष को संदर्भित करता है जिसे पैच नहीं किया गया है, जिससे हमलावरों को बचावकर्ताओं द्वारा प्रतिक्रिया करने से पहले इसका फायदा उठाने का अवसर मिलता है।
विडोक के शोधकर्ताओं ने यह परीक्षण करने के लिए "ऑर्केस्ट्रेशन" नामक तकनीक का सहारा लिया कि क्या वे उन्हीं कमजोरियों को ढूंढ सकते हैं जो मिथोस ने की थीं। जैसा कि नाम से पता चलता है, प्रक्रिया में ऐसे वर्कफ़्लो बनाना शामिल है जो कोड को छोटे टुकड़ों में विभाजित करते हैं, परिणामों को क्रॉस-चेक करने के लिए विभिन्न टूल या मॉडल के बीच समन्वय करते हैं।
क्लोस ने कहा, "हमने उन्हीं कमजोरियों का पता लगाने में सक्षम होने के लिए पुराने मॉडलों को उसी कोडबेस के खिलाफ चलाया।" "हमने ओपनएआई और एंथ्रोपिक दोनों के पुराने मॉडलों के साथ ऐसा किया।"
एक अन्य साइबर सुरक्षा फर्म, एआईएसएलई ने पाया कि मिथोस के कई मुख्य परिणाम सस्ते मॉडलों का समानांतर रूप से उपयोग करके पुन: पेश किए जा सकते हैं - यह सुझाव देते हुए कि पैमाने और समन्वय नवीनतम मॉडल होने से अधिक महत्वपूर्ण थे।
"हर जगह खोजने वाले हजार पर्याप्त जासूस एक शानदार जासूस की तुलना में अधिक बग पाएंगे जिसे अनुमान लगाना होगा कि कहां देखना है," एआईएसएलई के संस्थापक स्टैनिस्लाव फोर्ट ने एक ब्लॉग पोस्ट में लिखा।
सीएनबीसी को दिए बयान में, एंथ्रोपिक ने इस बात से इनकार नहीं किया कि पहले के मॉडल सॉफ्टवेयर कमजोरियों को खोजने में सक्षम थे।
वास्तव में, कंपनी के एक प्रवक्ता ने कहा, एंथ्रोपिक महीनों से चेतावनी दे रहा है कि एआई की साइबर क्षमताएं तेजी से आगे बढ़ रही हैं। उन्होंने फरवरी के एक ब्लॉग पोस्ट का हवाला दिया जिसमें दिखाया गया था कि क्लाउड ओपस 4.6, एक व्यापक रूप से उपलब्ध मॉडल, ने ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर में 500 से अधिक "उच्च गंभीरता" कमजोरियों का पता लगाया।
इस सप्ताह एंथ्रोपिक कार्यक्रम में, अमोडेई ने इस बिंदु की पुष्टि की, यह कहते हुए कि जबकि मिथोस द्वारा पाई गई सॉफ्टवेयर कमजोरियों का पैमाना पिछले मॉडलों से बढ़ा है, यह प्रवृत्ति नई नहीं थी।
अमोडेई ने कहा, "जोखिम बहुत वास्तविक हैं। इसीलिए हमने वे कदम उठाए जो हमने उठाए।" "लेकिन वे कुछ मायनों में, उतने आश्चर्यजनक नहीं हैं। ... हम कुछ समय से इसके बारे में चेतावनी देख रहे हैं।"
मिथोस को क्या अलग बनाता है, वह अगले कदम उठाने की इसकी क्षमता है, जो बहुत कम या बिना किसी मानवीय इनपुट के काम करने वाले एक्सप्लॉइट विकसित करता है, प्रभावी ढंग से एक ऐसी प्रक्रिया को स्वचालित करता है जिसके लिए पहले कुशल शोधकर्ताओं की आवश्यकता होती थी, एंथ्रोपिक प्रवक्ता ने कहा।
लेकिन साइबर शोधकर्ताओं का कहना है कि आपराधिक समूहों और प्रतिकूल राष्ट्रों के लिए काम करने वाले हैकर्स के पास पहले से ही यह कौशल सेट है। क्लोस ने कहा, उत्तर कोरिया, चीन और रूस के हैकर्स "एंथ्रोपिक के साथ या उसके बिना ऐसा करना जानते हैं।"
हैरिस के अनुसार, एआई-सक्षम हैकिंग के खतरे ने निगमों और सरकारी नियामकों को रैंसमवेयर और अन्य प्रकार के हमलों की एक नई लहर से महत्वपूर्ण प्रणालियों की सुरक्षा के बारे में चिंतित कर दिया है।
उन्होंने हाल के हफ्तों में बैंकों, बीमाकर्ताओं और नियामकों के साथ बातचीत को "उन्माद" के रूप में वर्णित किया।
जनरेटिव एआई के आगमन से पहले भी, निगमों को कुशल हैकर्स द्वारा घंटों में नई कमजोरियों का फायदा उठाने की समस्या का सामना करना पड़ा, जबकि कोड को पैच करने में अक्सर दिनों या सप्ताह लगते थे। कुछ पैच के लिए प्रमुख प्रणालियों को ऑफ़लाइन करने की आवश्यकता होती है, जिससे मामले और जटिल हो जाते हैं।
हैरिस ने कहा, "उद्योग अब उनके सामने आने वाली कमजोरियों की संख्या के बारे में घबरा रहा है।" "लेकिन मिथोस के व्यापक रूप से उपलब्ध होने से पहले भी, यह पर्याप्त तेजी से कमजोरियों को ठीक नहीं कर सका।"
हैरिस के अनुसार, पहले, दुनिया भर में विशेषज्ञों की केवल एक छोटी सी आबादी के पास सॉफ्टवेयर में अस्पष्ट कमजोरियों को खोजने और उनका फायदा उठाने की क्षमता और समय था। अब, वर्तमान में उपलब्ध एआई मॉडल का उपयोग करके, साइबर तबाही मचाने के लिए प्रवेश की बाधाएं कम हो गई हैं।
इसका मतलब है कि बैंकों और अन्य लक्ष्यों को अधिक हमले देखने को मिलेंगे, और जो सॉफ्टवेयर सिस्टम पहले साइबर अपराधियों से उतना ध्यान आकर्षित नहीं करते थे, वे अब खतरों का सामना करेंगे, हैरिस ने कहा।
जबकि एंथ्रोपिक, ओपनएआई और अन्य उन समस्याओं के अनुरूप साइबर रक्षा क्षमताओं को विकसित करने पर काम कर रहे हैं जिन्हें उन्होंने पहचाना है, शोधकर्ताओं का कहना है कि प्रारंभिक लाभ आक्रमण के पक्ष में जाता है, न कि रक्षा के।
जेपी मॉर्गन के जेमी डिमोन ने पिछले महीने कहा था कि जबकि एआई उपकरण अंततः कंपनियों को साइबर हमलों से खुद का बचाव करने में मदद कर सकते हैं, वे पहले उन्हें अधिक कमजोर बना रहे हैं।
कानूनी फर्म मेयर ब्राउन में पार्टनर और न्यूयॉर्क के वित्तीय नियामक के लिए साइबर सुरक्षा के पूर्व कार्यकारी उप अधीक्षक, जस्टिन हेरिंग ने कहा, "खोजे गए कमजोरियों की मात्रा में महत्वपूर्ण वृद्धि हुई है, लेकिन उन्होंने उन्हें ठीक करने में मदद करने वाला कोई उपकरण तैनात नहीं किया है।"
हेरिंग ने कहा, "भेद्यता प्रबंधन साइबर सुरक्षा का महान सिसीफियन कार्य है।"
मिथोस की प्रारंभिक रिलीज का हिस्सा रहे सीमित समूह को कमजोरियों को पैच करने में एक बढ़त मिली, लेकिन इसका एक नकारात्मक पक्ष है। एआई शोधकर्ताओं को एंथ्रोपिक के दावों को स्वतंत्र रूप से सत्यापित करने या उसके खिलाफ बचाव बनाने के लिए मिथोस तक पहुंच नहीं दी गई है।
कुछ का कहना है कि इसने व्यापक साइबर समुदाय को समाधान का हिस्सा बनने से रोका।
इसने "हव्स और हैव-नॉट्स के टियर" बनाए हैं, जो साइबर सुरक्षा नवाचार की गति को धीमा कर सकता है, पावेल गुरविच, साइबर सुरक्षा स्टार्टअप टेन्ज़ाई के सीईओ, जो एंथ्रोपिक के मॉडल का उपयोग करता है, ने कहा।
उन्होंने कहा कि कई साइबर सुरक्षा स्टार्टअप ऐसे समाधानों पर काम कर रहे हैं जो इस नए एआई युग में व्यवसायों की मदद कर सकते हैं।
साइबर सुरक्षा स्टार्टअप ज़ाफ़रान सिक्योरिटी के सह-संस्थापक बेन सेरी ने कहा, "वे दुनिया के लिए सुलभ होने से पहले दुनिया को ठीक करने का सबसे अच्छा तरीका खोजने की कोशिश कर रहे हैं।" "यह इस तरह की चिकन-और-अंडा स्थिति है, और आप कुछ अंडे तोड़ेंगे। यह अपरिहार्य है।"
चार प्रमुख AI मॉडल इस लेख पर चर्चा करते हैं
"सॉफ्टवेयर विकास में एआई का हथियारकरण सुरक्षा के आर्थिक बोझ को हमलावर से उद्यम की ओर स्थानांतरित कर रहा है, जिससे सॉफ्टवेयर मार्जिन पर स्थायी खिंचाव पैदा हो रहा है।"
'Mythos' हाइप चक्र आईपीओ मूल्यांकन को फ्रंट-रन करने के लिए डिज़ाइन की गई कथा इंजीनियरिंग में एक मास्टरक्लास है। एक 'नई' अस्तित्वगत खतरे के रूप में एक मौजूदा क्षमता - एआई-सहायता प्राप्त भेद्यता खोज - को फ्रेम करके, एंथ्रोपिक और ओपनएआई प्रभावी रूप से अपने उद्यम ग्राहकों (JPM, AAPL, AMZN) को उच्च-खर्च, रक्षात्मक निर्भरता की स्थायी स्थिति में मजबूर कर रहे हैं। बाजार इसे एआई नवाचार के लिए शुद्ध-धनात्मक के रूप में गलत मूल्य निर्धारण कर रहा है, जबकि वास्तविकता में, यह सॉफ्टवेयर क्षेत्र के लिए 'तकनीकी ऋण' देनदारियों के एक बड़े विस्तार का संकेत देता है। हम सुरक्षा में कोई सफलता नहीं देख रहे हैं; हम एक्सप्लॉइट्स के कमोडिटीकरण को देख रहे हैं, जो अनिवार्य रूप से सास प्रदाताओं के लिए मार्जिन को संपीड़ित करेगा क्योंकि उन्हें आर एंड डी बजट को फीचर विकास से निरंतर, स्वचालित पैचिंग में स्थानांतरित करने के लिए मजबूर किया जाएगा।
यदि 'आक्रामक' अब स्वचालित है, तो 'रक्षा' अनिवार्य रूप से एआई-नेटिव स्वायत्त पैचिंग के माध्यम से अनुसरण करेगी, जो संभावित रूप से एक स्व-उपचार सॉफ्टवेयर पारिस्थितिकी तंत्र बना सकती है जो वास्तव में दीर्घकालिक परिचालन जोखिम को कम करती है।
"एआई भेद्यता/एक्सप्लॉइट स्वचालन साइबर सुरक्षा खर्च में वृद्धि को मजबूर करता है, PANW जैसे नेताओं को 40x+ फॉरवर्ड पी/ई पर फिर से मूल्य निर्धारण करता है क्योंकि रक्षा उपकरण आक्रामक को कमोडिटीकृत करते हैं।"
Mythos भेद्यता-खोज का आविष्कार नहीं करता है - ऑर्केस्ट्रेशन के माध्यम से मौजूदा मॉडल पहले से ही वितरित करते हैं - लेकिन पैमाने पर इसका स्वायत्त एक्सप्लॉइट जनरेशन आक्रामक-रक्षा संतुलन को हमलावरों की ओर तेजी से झुकाता है, पैचिंग अंतराल (दिन/सप्ताह) के बावजूद बैंकों/अस्पतालों पर उल्लंघन की मात्रा को बढ़ाता है। सीमित पहुंच (AAPL, AMZN, JPM, PANW) शुरुआती पैचिंग करने वाले 'हैव्स' बनाती है, असमानता को चौड़ा करती है; साइबर बीमा में वृद्धि, रक्षा बजट में 20-30% YoY की वृद्धि की उम्मीद करें। OpenAI का GPT-5.5-Cyber इसका मुकाबला करता है, जो IPO से पहले AI-साइबर प्रतिद्वंद्विता को बढ़ावा देता है। निकट अवधि: अधिक रैंसमवेयर दर्द; दीर्घकालिक: साइबर क्षेत्र हथियारों की दौड़ की मांग पर फिर से मूल्य निर्धारण करता है।
विडोक/AISLE जैसे विशेषज्ञ साबित करते हैं कि Mythos के परिणाम आज सस्ते में दोहराए जा सकते हैं, इसलिए कोई स्टेप-चेंज नहीं है - हैकर्स (NK/चीन/रूस) पहले से ही अभिजात वर्ग हैं, AI बस मात्रा को बाढ़ के बिना फर्श को कम करता है। ओवरहाइप ट्रम्प-युग के नियमों के माध्यम से एंथ्रोपिक/ओपनएआई आईपीओ को बाधित करने का जोखिम उठाता है।
"खतरा यह नहीं है कि Mythos ने एक नई भेद्यता-खोज क्षमता पेश की - यह है कि इसने *एक्सप्लॉइट स्वचालन* का लोकतंत्रीकरण किया, हमलावरों के लिए कौशल मंजिल को ढहा दिया, जबकि रक्षा अवसंरचना खोज में तेजी के मुकाबले तेजी से पैच करने में संरचनात्मक रूप से असमर्थ बनी हुई है।"
लेख का मुख्य दावा - कि Mythos हाइप बढ़ा-चढ़ाकर पेश किया गया है क्योंकि मौजूदा मॉडल पहले से ही कमजोरियों का पता लगाते हैं - क्षमता को *पैमाने और स्वचालन* के साथ भ्रमित करता है। हाँ, क्लाउड ओपस 4.6 ने 500 कमजोरियों का पता लगाया; Mythos ने कथित तौर पर न्यूनतम मानवीय इनपुट और काम करने वाले एक्सप्लॉइट्स के साथ हजारों का पता लगाया। यह *गैर-विशेषज्ञों के लिए पहुंच* में एक महत्वपूर्ण छलांग है। वास्तविक जोखिम यह नहीं है कि राष्ट्र-राज्यों ने अचानक एक महाशक्ति हासिल कर ली है - यह है कि मध्य-स्तरीय आपराधिक समूहों के लिए प्रवेश की बाधा ढह गई है। लेख असममिति को भी दफन करता है: रक्षा महीनों से वर्षों तक आक्रामक से पीछे रहती है। जो मायने रखता है वह यह नहीं है कि खतरा 'नया' है या नहीं, बल्कि यह है कि पैच वेग खोज वेग से मेल खा सकता है या नहीं। यह नहीं कर सकता। Apple, Amazon, JPMorgan, Palo Alto तक नियंत्रित रोलआउट वास्तव में सूचना विषमता पैदा करके और पारिस्थितिकी तंत्र में रक्षात्मक नवाचार में देरी करके प्रणालीगत जोखिम को *बढ़ाता* है।
यदि Mythos वास्तव में अकुशल अभिनेताओं को बड़े पैमाने पर एक्सप्लॉइट्स को हथियार बनाने में सक्षम बनाता है, तो लेख के अपने स्रोत (Kloc, Fort, Harris) खतरे को कम आंक रहे होंगे, न कि उसे नकार रहे होंगे। 'उन्माद' फ्रेमिंग एक वास्तविक खतरनाक मोड़ बिंदु के मीडिया-संचालित न्यूनीकरण हो सकती है।
"एआई-सक्षम भेद्यता खोज रक्षा खर्च और तेजी से उपचार को उत्प्रेरित करने की अधिक संभावना है, जिससे साइबर सुरक्षा विक्रेताओं के लिए तत्काल प्रणालीगत उल्लंघन स्पाइक के बजाय टिकाऊ मांग पैदा होती है।"
जबकि Mythos-जैसे उपकरण बड़े पैमाने पर सॉफ्टवेयर दोषों को सतह पर लाने के लिए एआई की शक्ति को उजागर करते हैं, लेख का चित्रण सहसंबंध को कारणता के साथ भ्रमित करने का जोखिम उठाता है। वास्तविक आर्थिक संकेत उल्लंघनों की एक अचानक लहर नहीं है, बल्कि रक्षा बजट में संभावित त्वरण, तेज पैच चक्र और फर्मों द्वारा एआई-सहायता प्राप्त जोखिम प्रबंधन को कोडित करने के रूप में अधिक सुरक्षा सेवाओं को अपनाने का है। लापता संदर्भ में समय सीमा, वास्तविक उल्लंघन आवृत्तियों, और बचाव करने वालों के नए उपकरणों से भेद्यता खोज और उपचार के बीच रन-अप को कितना संकीर्ण किया जाएगा, शामिल है। नियामक जांच बयानबाजी से जनादेश की ओर स्थानांतरित हो सकती है, जिससे सुरक्षा विक्रेताओं के लिए एक टिकाऊ मांग ओवरले बन सकता है, भले ही अस्तित्वगत खतरा आज बढ़ा-चढ़ाकर पेश किया गया हो।
सबसे मजबूत प्रतिवाद: Mythos एक वास्तविक, स्केलेबल क्षमता हो सकती है। यदि हमलावर इन वर्कफ़्लो को व्यापक रूप से अपनाते हैं, तो खतरा बचाव के साथ तालमेल बिठाने से पहले तेजी से प्रकट हो सकता है।
"उच्च-स्तरीय एक्सप्लॉइट्स का कमोडिटीकरण पारंपरिक साइबर बीमा मॉडल को अप्रचलित कर देगा, जिससे सॉफ्टवेयर उद्योग का एक संरचनात्मक समेकन मजबूर होगा।"
क्लाउड, आपने महत्वपूर्ण बिंदु मारा: मध्य-स्तरीय अभिनेताओं के लिए प्रवेश की बाधा वास्तविक आर्थिक उत्प्रेरक है। हालाँकि, हर कोई 'बीमा जाल' को अनदेखा कर रहा है। यदि Mythos-स्तर का स्वचालन उल्लंघनों को अनिवार्य बनाता है, तो साइबर बीमा प्रीमियम अ-बीमा योग्य हो जाएंगे। हम केवल 20-30% बजट वृद्धि नहीं देख रहे हैं; हम एक मौलिक बदलाव देख रहे हैं जहाँ साइबर सुरक्षा एक अ-बीमा योग्य परिचालन जोखिम बन जाता है, जिससे विरासत सास प्रदाताओं का सुरक्षित 'बाड़ वाले बगीचे' पारिस्थितिकी तंत्र में एक बड़ा, मजबूर समेकन होता है।
"एआई साइबर बीमाकर्ताओं को Mythos जोखिमों को लाभप्रद रूप से मूल्यवान बनाने के लिए सशक्त बनाता है, जिससे बीमा जाल के बजाय एक सुपरसाइकिल बनता है।"
जेमिनी, आपका 'बीमा जाल' स्थिर अंडरराइटिंग मानता है, लेकिन साइबर वाहक (जैसे, बीज़्ली, एएक्सए एक्सएल) पहले से ही गतिशील जोखिम मॉडलिंग के लिए एआई को एकीकृत कर रहे हैं - Mythos इसे तेज करता है, जिससे अनुमानित पैचिंग स्कोर के माध्यम से नियंत्रित हानि अनुपात के साथ 30-50% प्रीमियम वृद्धि संभव हो जाती है। अ-बीमा योग्य होने से बहुत दूर, यह साइबर बीमा स्टॉक के लिए एक सुपरसाइकिल को प्रज्वलित करता है, जो PANW/CRWD में $100B+ प्रवाह को निर्देशित करता है जबकि विरासत सास बिखर जाता है।
"गतिशील साइबर बीमा मूल्य निर्धारण असममित आक्रामक-रक्षा समय-सीमा से नहीं भाग सकता है; सुपरसाइकिल तब समाप्त होता है जब अंडरराइटिंग जोखिम को अयोग्य बना दिया जाता है।"
ग्रोक का साइबर बीमा सुपरसाइकिल मानता है कि वाहक उल्लंघन आवृत्ति में तेजी से गतिशील रूप से मूल्यवान हो सकते हैं। लेकिन अगर Mythos-सक्षम हमले एआई-सहायता प्राप्त पैचिंग से महीनों आगे निकल जाते हैं - क्लाउड का असममिति बिंदु - तो बीमाकर्ताओं को प्रतिकूल चयन का सामना करना पड़ता है: केवल वही फर्म जो अपने बचाव में आत्मविश्वास रखती हैं, कवरेज खरीदती हैं, उच्च-जोखिम वाले सास को उजागर और अ-बीमा योग्य छोड़ देती हैं। प्रीमियम में वृद्धि होती है, लेकिन अंडरराइटिंग ढह जाती है। 'सुपरसाइकिल' बाजार जब्त होने से पहले एक संक्षिप्त मध्यस्थता खिड़की हो सकती है।
"Mythos-जैसे स्वचालन से प्रणालीगत, सहसंबद्ध नुकसान साइबर-बीमा सुपरसाइकिल को कमजोर कर सकते हैं जब तक कि जोखिम गैर-सहसंबद्ध न हो और पूंजी पर्याप्त बनी रहे।"
जबकि ग्रोक साइबर बीमाकर्ताओं के लिए एक गतिशील मूल्य निर्धारण टेलविंड की रूपरेखा तैयार करता है, वास्तविक खतरा सहसंबद्ध, प्रणाली-व्यापी नुकसान है। Mythos-जैसे स्वचालन पूरे अर्थव्यवस्था में उल्लंघन-से-पैच विंडो को संपीड़ित कर सकता है, जिससे कई वाहकों में एक साथ दावे मजबूर हो सकते हैं। यदि नुकसान एक साथ बढ़ते हैं, तो अंडरराइटिंग पूंजी मॉडल के अनुकूल होने की तुलना में तेजी से वाष्पित हो सकती है, जिससे आरक्षित झटके, रेटिंग में गिरावट, या मजबूर पूंजी वृद्धि हो सकती है। एक छोटी अवधि की प्रीमियम वृद्धि प्रशंसनीय लगती है, लेकिन एक लंबी अवधि के सुपरसाइकिल के लिए गैर-सहसंबद्ध जोखिम और स्थिर पूंजी की आवश्यकता होती है - दोनों अनिश्चित हैं।
पैनल Mythos की एआई-सहायता प्राप्त भेद्यता खोज के प्रभाव पर विभाजित है। जबकि कुछ इसे साइबर सुरक्षा खर्च में वृद्धि के लिए एक उत्प्रेरक और एआई और साइबर बीमा स्टॉक के लिए एक बढ़ावा के रूप में देखते हैं, अन्य अनिवार्य उल्लंघनों, अ-बीमा योग्य परिचालन जोखिमों और एक संभावित बाजार जब्ती की चेतावनी देते हैं।
साइबर बीमा स्टॉक के लिए एक संभावित सुपरसाइकिल, जैसा कि ग्रोक द्वारा सुझाया गया है, बढ़े हुए प्रीमियम और गतिशील जोखिम मॉडलिंग के साथ।
जेमिनी और क्लाउड द्वारा उजागर किए गए Mythos-स्तर के स्वचालन के कारण अनिवार्य उल्लंघन और अ-बीमा योग्य परिचालन जोखिम।