Inițiativa Anthropic Project Glasswing a verificat cel puțin 129.000 de vulnerabilități software între aprilie și iulie 2026, peste 33.000 dintre ele fiind evaluate la nivel critic sau de severitate ridicată, a dezvăluit marți compania, alături de o extindere a programelor sale de acces de securitate. Dar analiza independentă a descoperirilor spune o poveste surprinzătoare: aproape niciunul dintre defectele descoperite de AI nu a apărut în atacurile din lumea reală.

Scara descoperirii conduse de AI For more context on this story, see our ongoing more AI stories.

Totalurile vulnerabilităților provin din propria contabilitate a Anthropic a Proiectului Glasswing, inițiativa pe care a lansat-o în aprilie pentru a aplica modelele sale de frontieră Claude la consolidarea software-ului critic. Pe lângă cele 129.000 de vulnerabilități verificate găsite de partenerii Glasswing, compania a spus că un efort de scanare open-source a descoperit alte 5.500 de vulnerabilități verificate între aprilie și octombrie 2026.

Anthropic a avertizat că cifrele de severitate sunt probabil o subestimare semnificativă. Cele peste 33.000 de evaluări critice și de mare severitate se bazează pe datele sondajului de la doar un subset de parteneri Glasswing, iar compania estimează că impactul real ar putea fi de cel puțin cinci ori mai mare.

Pentru context, U.S. National Vulnerability Database a înregistrat în ultimii ani aproximativ 28.000 până la 40.000 de noi CVE anual în întregul ecosistem software global. Un singur program bazat pe inteligență artificială care a apărut peste 129.000 de probleme verificate în aproximativ trei luni semnalează cât de dramatic modele precum Claude Opus 5.5 și Claude Mythos 5.1 schimbă economia cercetării în domeniul securității.

Decalajul de exploatare

Descoperirea mai provocatoare vine din afara Anthropic. Într-o analiză publicată la sfârșitul lunii septembrie, cercetătorul VulnCheck Patrick Garrity a examinat 300 de vulnerabilități atribuite Anthropic sau Proiectului Glasswing și a constatat că doar 2 – aproximativ 0,67 la sută – au fost exploatate în sălbăticie.

Distribuția de severitate a acelor 300 de vulnerabilități este 39 critică, 141 ridicată, 81 medie și 18 scăzută. Cu toate acestea, cei doi care au atras exploatare activă erau clasici lipsiți de farmec:

  • CVE-2026-26980, un defect de injectare SQL în Ghost CMS, populara platformă de publicare open-source.
  • CVE-2026-61500, un defect de falsificare a sesiunii în Rejetto HTTP File Server, un instrument de partajare a fișierelor implementat pe scară largă.

Ambele sunt tipurile de vulnerabilități ale aplicațiilor web cu coadă lungă pe care scanerele de masă și atacatorii oportuniști le-au vânat de zeci de ani. Niciunul nu a necesitat capacitatea modelului de frontieră pentru a se arma - care este exact punctul de vedere al datelor. AI iese la suprafață cu volume enorme de defecte pe care atacatorii nu s-au obosit niciodată să le caute, iar defectele care sunt exploatate în practică sunt încă dominate de modele de atac bine uzate împotriva software-ului expus pe internet.

De ce contează decalajul

Decalajul de exploatare reduce ambele sensuri pentru apărători. Pe de o parte, sugerează că descoperirea bazată pe inteligență artificială este înaintea adoptării atacatorilor: apărătorii care corectează problemele găsite de AI remediază vulnerabilități care altfel ar fi rămas nedescoperite de ani de zile. Pe de altă parte, avertizează că blocajul în securitate se schimbă. Când descoperirea devine aproape gratuită, triajul, distribuirea patch-urilor și verificarea devin resursele rare.

„Nu orice defecțiune de securitate pe care o descoperă AI este neapărat exploatabilă de către actorii amenințărilor sau capabilă să provoace impacturi semnificative”, așa cum a rezumat The Hacker News descoperirile VulnCheck în acoperirea sa de marți a dezvăluirii.

Există, de asemenea, un steag de avertizare atașat la partea de remediere a ecuației. Cercetările de la 1Password și Veracode au demonstrat că patch-urile de vulnerabilitate generate de AI pot introduce noi defecte, ceea ce înseamnă că industria nu poate pur și simplu să îndrepte modelele la o coadă CVE și să considere problema rezolvată. Verificarea umană rămâne esențială la fiecare pas.

Recepția ecosistemului

Glasswing a atras atenția cu mult dincolo de baza de clienți Anthropic. Cloudflare, unul dintre partenerii programului, și-a publicat propria relatare despre colaborarea cu inițiativa în mai, descriind ce modele au apărut în infrastructura pe care o operează. Comentatorii de securitate, inclusiv criptograful Bruce Schneier, au urmărit actualizările programului, iar anunțul inițial a atras una dintre cele mai mari discuții Hacker News din primăvară.

Cifra de exploatare de 0,67% este ea însăși notabilă în economia vulnerabilității. Analizele istorice ale exploatării CVE arată în mod constant că doar o mică parte din vulnerabilitățile dezvăluite sunt vreodată valorificate în atacurile observate – dar volumul mare pe care Glasswing îl adaugă înseamnă că chiar și o mică parte exploatată reprezintă incidente reale, iar fiecare defecțiune neremediată în software-ul care se confruntă cu internet este un bilet de loterie pentru atacatorii oportuniști.

De la programul de cercetare la realitatea operațională

Proiectul Glasswing a început în aprilie 2026 cu scopul de a securiza software-ul critic pentru era AI, iar actualizările sale inițiale au raportat progrese rapide în găsirea problemelor de siguranță a memoriei și a defectelor aplicațiilor web. Programul se află acum în centrul strategiei mai largi de securitate a Anthropic, alături de programul de verificare cibernetică nou restructurat, care oferă echipelor de securitate verificate acces la modele cu garanții reduse.

Dezvăluirea Anthropic conform căreia impactul raportat de partener „este probabil un număr insuficient” indică, de asemenea, decalajul de raportare inerent în dezvăluirea coordonată a vulnerabilităților. Multe dintre cele 129.000 de descoperiri sunt probabil încă în mișcare prin ciclurile de corecție a furnizorilor - un proces care durează în mod tradițional luni și, la scara pe care o produce Glasswing, poate pune în dificultate infrastructura de dezvăluire în sine.

Pentru echipele de securitate care decid unde să cheltuiască un efort redus de corecție, exploatarea se concentrează în continuare pe un număr mic de clase de erori care se confruntă cu internet, ușor de armat - injecția SQL și defecte de gestionare a sesiunilor printre ele - în timp ce coada lungă a problemelor găsite de AI așteaptă la coadă.

Pentru întreținerii de software, mesajul este clar: epoca în care defecte obscure ar putea rămâne obscure în siguranță se încheie. Pentru echipele de securitate care decid unde să cheltuiască un efort limitat de corecție, datele VulnCheck oferă un ghid contraintuitiv - restanța de vulnerabilități găsite de AI este enorm, dar exploatarea se concentrează încă pe un număr mic de clase de erori care se confruntă cu internet, ușor de armat.

Cifrele din primele șase luni ale Glasswing fac un lucru clar: AI nu doar sa alăturat cursei de descoperire a vulnerabilităților, ci a spart scara pe care a fost măsurată cursa. Ceea ce rămâne de văzut este dacă patching-ul, dezvăluirea și exploatarea pot ține pasul cu descoperirea – sau dacă lista de activități a industriei pur și simplu crește mai repede decât poate oricine să lucreze cu ea.

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →