DIRKSEN BUILDING / LONDON (IT BOLTWISE) – Der Fed-Vorsitzende Kevin Warsh schildert im Senat, dass die Notwendigkeit, Zugriff auf das KI-Modell „Mythos“ zu erhalten, nicht nur politisches Thema ist, sondern unmittelbar die Cyber-Absicherung großer Finanzhäuser betrifft. In einem separaten Kontext zeigt die Initiative „Project Glasswing“, wie Anthropic das Modell gezielt an ausgewählte Institute ausrollt. Besonders kritisch: Für mindestens drei Monate blieb die Zentralbank nach Berichten aus der Branche ohne Zugang, während andere Häuser bereits begannen, Schwachstellen zu schließen. Unklar ist bis zu den Aussagen im Juli, ob die Fed inzwischen technisches Zugriffsrecht auf Mythos bekommen hat.

Fed ringt um Zugriff auf Anthropic Mythos – Risiko für Banken trotz Patches
Fed ringt um Zugriff auf Anthropic Mythos – Risiko für Banken trotz Patches (Foto: IT BOLTWISE)
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Die Cybersecurity-Wirkung neuer KI-Modelle rückt bei der US-Finanzaufsicht in den Vordergrund: Der Vorsitzende der US-Notenbank (Fed) Kevin Warsh hat gegenüber dem Senat betont, dass die Zentralbank Zugriff auf „Mythos“ – ein von Anthropic bereitgestelltes KI-System – braucht, um Sicherheitslücken in Software frühzeitig bewerten zu können. Damit stellt sich die Frage nicht mehr nur, wie gut ein Modell Informationen generiert, sondern wie zuverlässig es dabei hilft, Angriffsflächen zu entdecken. Warsh verknüpfte seinen Appell ausdrücklich mit der Rolle, die die Fed als systemisch wichtigste Instanz im US-Bankensystem spielt, weil sie nicht isoliert auf ein einzelnes Modell schauen dürfe, sondern auf die gesamte Kategorie neuer KI-Anwendungen, die in den kommenden Monaten breiter eingesetzt werden dürften.

Der zeitliche Ablauf wirkt dabei wie eine klassische Lücke zwischen Threat-Modeling und Produktivzugang. Laut der Darstellung im Umfeld der Berichterstattung wurde im April eine außerordentliche Runde mit CEOs großer Banken und Vertretern von Fed und US-Finanzministerium organisiert, in der ein fortgeschrittenes KI-Modell als möglicher Cyber-Risikotreiber für die größten Finanzinstitute diskutiert wurde. Anthropic positioniert „Claude Mythos Preview“ als Modell, das besonders gut darin sein soll, Schwachstellen und Sicherheitslücken in Software zu identifizieren. Das Modell wurde demnach zunächst nur an eine „select group“ verteilt – eingebettet in das Cybersecurity-Programm „Project Glasswing“.

Genau an dieser Stelle wird die praktische Problematik sichtbar: Die Fed selbst hatte anschließend für mindestens drei Monate keinen Zugang zu Mythos, während andere Institutionen begannen, ihre Sicherheitslage anhand der Fähigkeiten des Modells zu verbessern. Warsh sagte im Juli, er arbeite weiterhin daran, Zugriff auf Mythos und weitere „cutting-edge“ KI-Modelle zu sichern, und machte dabei deutlich, dass nicht allein die Zentralbank über Berechtigungen entscheide. Aus Sicherheitssicht ist das heikel, weil „Modellzugang“ in der Realität mehr bedeutet als eine Spielwiese für Evaluierungen: Ohne das System lässt sich weder die konkrete Qualität der erkannten Schwachstellen noch der reale Aufwand für Reproduktion, Verifikation und Remediation in einer zentralen Risiko- und Stresstest-Logik zuverlässig nachstellen.

Technisch betrachtet passt das Szenario in eine Entwicklung, die man seit dem breiten Durchbruch großer Sprachmodelle kennt: KI-gestützte Analyse erhöht die Geschwindigkeit, mit der Teams typische Schwachstellenmuster finden, aber sie verändert zugleich den Angriffsmodus. Angreifer können solche Systeme für Reconnaissance, für das Erstellen plausibler Payloads oder für das Generieren von Exploit-nahen Code-Varianten nutzen; Verteidiger verwenden sie hingegen für Code-Review, Fuzzing-Planung und Priorisierung. Dass Anthropic das Modell gezielt in „Project Glasswing“ einbettet und dabei zunächst auf rund 50 Organisationen verweist, zeigt, dass es um kontrollierte Evaluationsräume geht. In diesem Rahmen wirkt die Zugangsverzögerung der Fed nicht wie ein reines Kommunikationsproblem, sondern wie ein Sicherheits- und Koordinationsrisiko in einer Branche, in der standardisierte Abläufe für Incident Response und Schwachstellenmanagement ohnehin zentral sind.

Zusätzliche Komplexität kam laut den Angaben zur Exportkontrolle hinzu. Im Juni soll Anthropic den Zugang zu Mythos-Versionen („Mythos 5“ sowie „Fable 5“) vorübergehend deaktiviert haben, um Anforderungen aus einer Export-Control-Directive zu erfüllen, die auf „national security authorities“ verwies. Später habe es eine Freigabe für die Wiederherstellung des Zugangs an einen engen Kreis „trusted partners“ gegeben, bevor die Exportkontrollen später vollständig aufgehoben worden seien. Für die Fed und andere Behörden heißt das: Selbst wenn ein Modell grundsätzlich zur Cybersecurity-Evaluation bereitgestellt wird, können regulatorische und sicherheitspolitische Vorgaben die Nutzbarkeit im operativen Zeitfenster beschränken. Genau diese Latenz zwischen Freigabe, technischer Integration und Evaluationsdurchläufen entscheidet im Ernstfall mit darüber, wie schnell ein Institut die nächste Welle an Schwachstellen schließen kann.

Warsh verortete sich zugleich in einem Spannungsfeld aus Innovationsdruck und Governance. Er zeigte sich offen für die Adoption von KI und bezeichnete sie als „transformational technology“, machte aber klar, dass patchen und absichern parallel laufen müssen. In die gleiche Richtung zielt auch die Einordnung, dass die zuständigen Rollen in AI-Policy-Funktionen im Weißen Haus innerhalb kurzer Zeit gewechselt haben sollen; zudem deutet die Berichterstattung darauf hin, dass Entscheidungen, wer „calling the shots“ ist, nicht überall eindeutig sind. Für Unternehmen bedeutet das: KI-Sicherheitsmaßnahmen lassen sich nicht rein technisch als „ einmal implementieren “ denken, sondern brauchen Governance-Prozesse, die mit Zugangsrechten, Modellversionen und möglichen regulatorischen Änderungen Schritt halten.

Die Debatte um Mythos fällt außerdem in eine breitere Markt- und Wettbewerbsdynamik. Aus der Darstellung geht hervor, dass Anthropic den Zugang über „Project Glasswing“ im Juni auf mehr als 150 Organisationen in 15 Ländern ausgedehnt haben soll. Gleichzeitig wächst der Druck aus dem internationalen Wettbewerb: In der Berichterstattung wird auf den Aufstieg chinesischer Open-Weight-Modelle verwiesen, die Benchmarks gegen führende US-Angebote schlagen könnten. Aus Sicht von Sicherheitsverantwortlichen ist das mehr als ein PR-Thema, denn unterschiedliche Modellfamilien und Trainingseigenschaften beeinflussen, welche Schwachstellenmuster plausibel werden und wie gut automatisierte Tests in konkreten Umgebungen funktionieren. Futurum-CEO Daniel Newman ordnete die Lage so ein, dass die Fed „catch up“ betreiben müsse, weil ihr ohne Modellzugang ein direkter Evaluationskanal fehlt. Für den Mittelstand folgt daraus eine klare Leitlinie: Wer KI-gestützte Sicherheitstools einsetzen will, sollte nicht nur die Modellleistung bewerten, sondern auch Zugangslogik, Versionskontrolle, Testabdeckung und die Fähigkeit, erkannte Lücken schnell in priorisierte Wartungs- und Release-Zyklen zu überführen.


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