Em estudo publicado em 12 de outubro de 2026, a Anthropic relatou testes separados de inferência em dispositivos baratos e de replicação em emuladores. Os experimentos não demonstraram um worm pequeno completando todo o ciclo em aparelhos reais de consumidores. O relatório também aponta sinais de rede que equipes de segurança poderiam monitorar, segundo o estudo da Anthropic.
O que os testes realmente fizeram
Na definição usada pela Anthropic, um worm é um programa que se copia de um computador para outro sem intervenção humana. No cenário com IA analisado pela empresa, o programa poderia carregar ou baixar os pesos de um modelo e executar inferência nos dispositivos comprometidos.
A Anthropic conduziu experimentos distintos para avaliar partes dessa hipótese. Em um deles, distribuiu o Gemma4-26B-A4B por 15 TV boxes Android de baixo custo, que alcançaram 0,39 token por segundo. Em outro, o Qwen3.5-9B configurou a inferência em 8 dos 9 tipos de hardware avaliados.
Já o teste de replicação usou oito nós com emuladores do Android 15. O GLM-5.2, executado em um servidor separado, coordenou o fluxo de trabalho; o modelo instalado nos nós era o Llama3.1-8B. O agente alcançou os oito nós em quatro de cinco tentativas e sete nós na restante. O teste usou uma porta do Android Debug Bridge (ADB), ferramenta de depuração do Android, sem autenticação. Essa condição facilitava o acesso no ambiente emulado.
A Anthropic estimou trajetórias de configuração da inferência de 28 a 51 horas para o Qwen3.5-9B e de 71 a 150 horas para o Gemma4-26B-A4B sem otimização. São estimativas baseadas nos testes de configuração, não tempos medidos de propagação de um worm. A empresa projetou, de forma aproximada e condicionada à continuidade de tendências anteriores, que modelos menores poderiam atingir o nível de capacidade testado até o fim de 2026. Para essa projeção, usou o Epoch Capabilities Index como indicador indireto de capacidade de replicação.
Por que a Anthropic estudou esse cenário
A Anthropic escolheu o cenário de replicadores pequenos baseados em pesos por considerá-lo uma ameaça próxima que poderia ser investigada diretamente. Em uma apresentação publicada em 19 de março de 2025, a empresa afirmou que o trabalho de avaliação da Frontier Red Team ajuda a Anthropic a avançar a IA com rapidez e responsabilidade, segundo a apresentação da equipe.
Sinais de rede e respostas discutidas
A Anthropic aponta transferências de modelos com vários gigabytes, tráfego persistente e incomum entre dispositivos, padrões de varredura e conexões de saída como possíveis sinais a monitorar. Entre as respostas discutidas estão honeypots, ou sistemas-isca, quarentena de rede, avisos aos clientes e configurações de segurança padrão mais fortes nos dispositivos.
O que o exemplo da Mirai mede
Para contextualizar uma resposta a uma botnet, a Anthropic cita uma ação anterior de um provedor de internet contra infecções por Mirai: 92% foram removidas em até 14 dias com quarentena e notificação aos clientes, contra 74% sem notificação. Esse resultado se refere à remediação de infecções por Mirai, não a um teste de worm de IA.
