সাইবার নিরাপত্তা গবেষকদের জন্য উন্নত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহারের সুযোগ আরও বাড়িয়েছে Anthropic। প্রতিষ্ঠানটি Cyber Verification Program বা CVP সম্প্রসারণের ঘোষণা দিয়েছে, যার মাধ্যমে যাচাই করা নিরাপত্তা দলগুলো Claude-এর উন্নত মডেলকে তুলনামূলক কম সীমাবদ্ধতার মধ্যে ব্যবহার করে vulnerability analysis, incident response, malware reverse engineering এবং অনুমোদিত penetration testing করতে পারবে। একই সময়ে Anthropic জানিয়েছে, তাদের Project Glasswing-এর অংশীদাররা এপ্রিল থেকে জুলাই ২০২৬-এর মধ্যে অন্তত ১ লাখ ২৯ হাজার যাচাইকৃত সফটওয়্যার দুর্বলতা শনাক্ত করেছে।

Anthropic-এর নতুন কর্মসূচিতে তিন ধরনের access tier রয়েছে। Defense Access-এর মাধ্যমে নিরাপত্তা দলগুলো incident response, malware analysis এবং vulnerability validation-এর মতো প্রতিরক্ষামূলক কাজ করতে পারবে। Red Team Access-এ অনুমোদিত penetration testing ও red-team কার্যক্রম যুক্ত হবে। আর Specialized Access সবচেয়ে কম safeguard-যুক্ত এবং কেবল সীমিত সংখ্যক যাচাই করা প্রতিষ্ঠানের জন্য রাখা হয়েছে, যারা AI safety system পরীক্ষা করার অনুমতি পাবে। 

এ ধরনের ব্যবস্থা নেওয়ার মূল কারণ হলো AI-এর dual-use nature। একই প্রযুক্তি দিয়ে একটি প্রতিষ্ঠান নিজের সফটওয়্যারের দুর্বলতা শনাক্ত করতে পারে, আবার একই সক্ষমতা অপরাধী ব্যবহার করে সিস্টেমে আক্রমণ চালাতে পারে। তাই Anthropic সাধারণ ব্যবহারকারীদের জন্য cyber-related কাজের ক্ষেত্রে তুলনামূলক কঠোর নিরাপত্তা ব্যবস্থা রাখলেও যাচাই করা নিরাপত্তা গবেষকদের জন্য নিয়ন্ত্রিত পরিবেশে আরও শক্তিশালী সুবিধা দিতে চাইছে। 

Anthropic জানিয়েছে, Project Glasswing-এর অংশীদাররা এপ্রিল থেকে জুলাইয়ের মধ্যে অন্তত ১২৯,০০০ verified software vulnerabilities শনাক্ত করেছে। এর বাইরে কোম্পানির নিজস্ব open-source scanning কার্যক্রমে এপ্রিল থেকে অক্টোবরের মধ্যে আরও ৫,৫০০ verified vulnerability পাওয়া গেছে। শনাক্ত দুর্বলতার মধ্যে ৩৩,০০০-এর বেশি critical বা high severity হিসেবে শ্রেণিবদ্ধ হয়েছে। তবে Anthropic নিজেই জানিয়েছে, প্রকৃত সংখ্যা আরও বেশি হতে পারে, কারণ Project Glasswing-এর তথ্য সব অংশীদারের পূর্ণাঙ্গ তথ্যের ওপর ভিত্তি করে নয়। 

এখানে AI-এর সক্ষমতার পাশাপাশি একটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হলো যাচাই। কোনো AI মডেল কোনো কোডে সম্ভাব্য দুর্বলতা শনাক্ত করলেই সেটি বাস্তব vulnerability হয়ে যায় না। নিরাপত্তা গবেষকদের কাজ হলো সেই দুর্বলতা পরীক্ষা করা, বাস্তবে exploit করা সম্ভব কি না যাচাই করা এবং সমস্যাটি সংশ্লিষ্ট সফটওয়্যার নির্মাতাকে জানানো। Anthropic-এর কর্মসূচিতে এই human oversight বজায় রাখার চেষ্টা করা হচ্ছে।

CyScenarioBench নামের একটি পরীক্ষায় Claude Opus 5.5-এর Defense Access tier ৫০টির মধ্যে ৪৬টি কাজ আটকে দিয়েছে। অন্যদিকে Red Team Access tier-এ কোনো কাজ প্রথম পর্যায়ে ব্লক হয়নি এবং মডেল ৫০টির মধ্যে ৩৪টি কাজ সম্পন্ন করেছে। Anthropic বলছে, এই ফলাফল থেকে তারা মনে করছে যাচাই করা নিরাপত্তা গবেষকদের ক্ষেত্রে আরও শক্তিশালী cyber capability নিয়ন্ত্রিতভাবে দেওয়া সম্ভব। 

তবে এর মধ্যেও ঝুঁকি রয়েছে। নিরাপত্তা গবেষকদের জন্য সীমাবদ্ধতা কমিয়ে দিলে ভুল হাতে সেই সুবিধা চলে যাওয়ার সম্ভাবনা থাকে। বিশেষ করে AI মডেল যত বেশি দক্ষ হচ্ছে, vulnerability discovery, exploit development এবং attack automation-এর মতো কাজের বাধাও কমতে পারে। তাই শুধু মডেলের capability বাড়ানো নয়, কে সেই capability ব্যবহার করতে পারবে, কীভাবে তার পরিচয় যাচাই হবে এবং ব্যবহারের সময় কী ধরনের monitoring থাকবে—এসব প্রশ্ন গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠছে।

Project Glasswing-এর ফলাফল আরও একটি বিষয় দেখায়—AI সাইবার নিরাপত্তা খাতে শুধু সহায়ক টুল নয়, vulnerability discovery-এর একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রযুক্তিতে পরিণত হচ্ছে। মানুষের পক্ষে হাজার হাজার সফটওয়্যার, কোডবেস ও configuration পরীক্ষা করা সময়সাপেক্ষ। AI একই ধরনের কাজ দ্রুত এবং ধারাবাহিকভাবে করতে পারে। ফলে নিরাপত্তা গবেষণার সময় কমানোর পাশাপাশি প্রতিষ্ঠানগুলো গুরুত্বপূর্ণ দুর্বলতা দ্রুত শনাক্ত করার সুযোগ পেতে পারে।

Anthropic-এর উদ্যোগ তাই AI নিরাপত্তার একটি নতুন মডেল সামনে আনছে। পুরোপুরি AI-কে স্বাধীনভাবে ছেড়ে দেওয়া নয়, আবার সব cyber capability সম্পূর্ণ বন্ধও নয়—বরং যাচাই করা পেশাজীবীদের জন্য নিয়ন্ত্রিত access দেওয়ার চেষ্টা করা হচ্ছে। ভবিষ্যতে অন্যান্য AI প্রতিষ্ঠানও একই ধরনের ব্যবস্থা নিলে নিরাপত্তা গবেষণা আরও দ্রুত হতে পারে। তবে capability-এর পাশাপাশি access control, auditing এবং মানবীয় তদারকি বজায় রাখাই এই ব্যবস্থার সবচেয়ে বড় চ্যালেঞ্জ হয়ে থাকবে।