L'iniziativa Project Glasswing di Anthropic ha verificato almeno 129.000 vulnerabilità software tra aprile e luglio 2026, di cui oltre 33.000 classificate come critiche o di gravità elevata, ha rivelato martedì la società insieme a un'espansione dei suoi programmi di accesso alla sicurezza. Ma l’analisi indipendente dei risultati racconta una storia sorprendente: quasi nessuno dei difetti scoperti dall’intelligenza artificiale si è manifestato negli attacchi nel mondo reale.
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I totali delle vulnerabilità provengono dalla contabilità di Anthropic del Project Glasswing, l'iniziativa lanciata ad aprile per applicare i suoi modelli Claude di frontiera al rafforzamento del software critico. Oltre alle 129.000 vulnerabilità verificate trovate dai partner Glasswing, la società ha affermato che uno sforzo di scansione open source ha scoperto altre 5.500 vulnerabilità verificate tra aprile e ottobre 2026.
Anthropic ha avvertito che i dati sulla gravità sono probabilmente notevolmente sottostimati. Le oltre 33.000 valutazioni critiche e di elevata gravità si basano sui dati del sondaggio condotto solo da un sottoinsieme di partner di Glasswing e la società stima che il vero impatto potrebbe essere almeno cinque volte superiore.
Per fare un esempio, negli ultimi anni il National Vulnerability Database degli Stati Uniti ha registrato dai 28.000 ai 40.000 nuovi CVE all’anno nell’intero ecosistema software globale. Un singolo programma basato sull’intelligenza artificiale che ha fatto emergere più di 129.000 problemi verificati in circa tre mesi segnala come modelli come Claude Opus 5.5 e Claude Mythos 5.1 stiano cambiando radicalmente l’economia della ricerca sulla sicurezza.
Il divario di sfruttamento
La scoperta più provocatoria arriva da fuori Anthropic. In un’analisi pubblicata a fine settembre, il ricercatore di VulnCheck Patrick Garrity ha esaminato 300 vulnerabilità attribuite ad Anthropic o Project Glasswing e ha scoperto che solo 2 – circa lo 0,67% – erano state sfruttate in natura.
La distribuzione della gravità di queste 300 vulnerabilità è suddivisa in 39 critiche, 141 alte, 81 medie e 18 basse. Eppure i due che attirarono lo sfruttamento attivo erano classici poco affascinanti:
- CVE-2026-26980, un difetto di SQL injection in Ghost CMS, la popolare piattaforma di pubblicazione open source.
- CVE-2026-61500, un difetto di falsificazione di sessione in Rejetto HTTP File Server, uno strumento di condivisione file ampiamente diffuso.
Entrambi sono i tipi di vulnerabilità delle applicazioni web a coda lunga che gli scanner di massa e gli aggressori opportunistici danno la caccia per decenni. Nessuno dei due richiedeva la capacità del modello di frontiera per diventare un’arma, che è proprio il punto sottolineato dai dati. L’intelligenza artificiale sta facendo emergere enormi quantità di difetti che gli aggressori non si sono mai presi la briga di cercare, e i difetti che vengono sfruttati nella pratica sono ancora dominati da schemi di attacco logori contro il software esposto a Internet.
Perché il divario è importante
Il divario di sfruttamento taglia in entrambe le direzioni per i difensori. Da un lato, suggerisce che la scoperta guidata dall’intelligenza artificiale sta precedendo l’adozione da parte degli aggressori: i difensori che risolvono i problemi rilevati dall’intelligenza artificiale stanno risolvendo vulnerabilità che altrimenti sarebbero rimaste nascoste per anni. D’altro canto avverte che il collo di bottiglia nella sicurezza si sta spostando. Quando la scoperta diventa quasi gratuita, il triage, la distribuzione delle patch e la verifica diventano risorse scarse.
"Non tutte le falle di sicurezza scoperte dall'intelligenza artificiale sono necessariamente sfruttabili dagli autori delle minacce o in grado di causare impatti significativi", come The Hacker News ha riassunto i risultati di VulnCheck nella copertura della divulgazione di martedì.
C'è anche un flag di avvertenza collegato al lato di riparazione dell'equazione. La ricerca di 1Password e Veracode ha dimostrato che le patch di vulnerabilità generate dall’intelligenza artificiale possono esse stesse introdurre nuovi difetti, il che significa che l’industria non può semplicemente puntare i modelli su una coda CVE e considerare il problema risolto. La verifica umana rimane essenziale in ogni fase.
Accoglienza dell'ecosistema
Glasswing ha attirato l'attenzione ben oltre la base clienti di Anthropic. Cloudflare, uno dei partner del programma, ha pubblicato il proprio resoconto della collaborazione con l'iniziativa a maggio, descrivendo i modelli emersi nell'infrastruttura che gestisce. I commentatori della sicurezza, incluso il crittografo Bruce Schneier, hanno seguito gli aggiornamenti del programma e l'annuncio iniziale ha suscitato una delle più grandi discussioni di Hacker News della primavera.
Il dato relativo allo sfruttamento dello 0,67% è di per sé notevole nell’economia della vulnerabilità. Le analisi storiche dello sfruttamento CVE mostrano costantemente che solo una piccola frazione delle vulnerabilità divulgate viene mai sfruttata negli attacchi osservati, ma l’enorme volume che Glasswing sta aggiungendo significa che anche una piccola frazione sfruttata rappresenta incidenti reali, e ogni difetto senza patch nel software rivolto a Internet è un biglietto della lotteria per gli aggressori opportunisti.
Dal programma di ricerca alla realtà operativa
Il progetto Glasswing è iniziato nell’aprile 2026 con l’obiettivo di proteggere il software critico per l’era dell’intelligenza artificiale e i suoi aggiornamenti iniziali hanno segnalato rapidi progressi nella ricerca di problemi di sicurezza della memoria e difetti delle applicazioni web. Il programma ora si trova al centro della più ampia strategia di sicurezza di Anthropic, insieme al programma di verifica informatica recentemente ristrutturato che offre ai team di sicurezza controllati un accesso graduale a modelli con garanzie ridotte.
La rivelazione di Anthropic secondo cui l'impatto segnalato dai partner "è probabilmente sottostimato" suggerisce anche il ritardo nella segnalazione inerente alla divulgazione coordinata delle vulnerabilità. Molti dei 129.000 risultati sono presumibilmente ancora in fase di passaggio attraverso i cicli di patch dei fornitori: un processo che tradizionalmente richiede mesi e, sulla scala prodotta da Glasswing, può mettere a dura prova la stessa infrastruttura di divulgazione.
Per quanto riguarda i team di sicurezza che decidono dove investire gli scarsi sforzi di patching, lo sfruttamento si concentra ancora su un piccolo numero di classi di bug facilmente utilizzabili come armi rivolte a Internet, tra cui SQL injection e difetti di gestione delle sessioni, mentre la lunga coda di problemi rilevati dall'intelligenza artificiale attende in coda.
Per i manutentori del software, il messaggio è schietto: l’era in cui i difetti oscuri potevano tranquillamente rimanere oscuri sta finendo. Per i team di sicurezza che devono decidere dove investire gli scarsi sforzi di patching, i dati di VulnCheck offrono una guida controintuitiva: l’arretrato di vulnerabilità individuato dall’intelligenza artificiale è enorme, ma lo sfruttamento si concentra ancora su un piccolo numero di classi di bug facilmente utilizzabili come armi rivolte a Internet.
I numeri dei primi sei mesi di Glasswing chiariscono una cosa: l’intelligenza artificiale non si è semplicemente unita alla corsa alla scoperta delle vulnerabilità, ma ha rotto la scala su cui è stata misurata la corsa. Ciò che resta da vedere è se l'applicazione di patch, la divulgazione e lo sfruttamento riusciranno a tenere il passo con la scoperta, o se l'elenco delle cose da fare del settore semplicemente crescerà più velocemente di quanto chiunque possa elaborarlo.
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