В рамках инициативы Anthropic Project Glasswing в период с апреля по июль 2026 года было проверено не менее 129 000 уязвимостей программного обеспечения, причем более 33 000 из них получили критический или высокий уровень серьезности, сообщила компания во вторник наряду с расширением своих программ безопасного доступа. Но независимый анализ результатов показывает удивительную историю: почти ни один из обнаруженных ИИ недостатков не проявился в реальных атаках.

Масштаб открытий, основанных на искусственном интеллекте Подробнее об этой истории — в нашем больше статей об ИИ.

Общие сведения об уязвимостях взяты из собственного отчета Anthropic о Project Glasswing — инициативе, которую компания запустила в апреле с целью применения передовых моделей Клода для защиты критически важного программного обеспечения. В дополнение к 129 000 проверенных уязвимостей, обнаруженных партнерами Glasswing, компания заявила, что в период с апреля по октябрь 2026 года в ходе сканирования с открытым исходным кодом было обнаружено еще 5500 проверенных уязвимостей.

Anthropic предупредил, что показатели серьезности, вероятно, значительно занижены. Более 33 000 оценок критической и высокой степени серьезности основаны на данных опросов, проведенных лишь небольшой группой партнеров Glasswing, и, по оценкам компании, истинное воздействие может быть как минимум в пять раз выше.

Для сравнения: в Национальной базе данных уязвимостей США в последние годы регистрируется примерно от 28 000 до 40 000 новых CVE ежегодно во всей глобальной экосистеме программного обеспечения. Одна программа на базе искусственного интеллекта, обнаружившая более 129 000 проверенных проблем примерно за три месяца, свидетельствует о том, насколько радикально такие модели, как Claude Opus 5.5 и Claude Mythos 5.1, меняют экономику исследований в области безопасности.

Пробел в эксплуатации

Более провокационное открытие пришло извне Anthropic. В анализе, опубликованном в конце сентября, исследователь VulnCheck Патрик Гаррити изучил 300 уязвимостей, приписываемых Anthropic или Project Glasswing, и обнаружил, что только 2 — примерно 0,67 процента — были использованы в реальных условиях.

Распределение серьезности этих 300 уязвимостей распределяется следующим образом: 39 критических, 141 высокая, 81 средняя и 18 низких. Однако те два, которые стали объектом активного использования, были непривлекательной классикой:

  • CVE-2026-26980, уязвимость внедрения SQL в Ghost CMS, популярной издательской платформе с открытым исходным кодом.
  • CVE-2026-61500, уязвимость подделки сеанса в Rejetto HTTP File Server, широко распространенном инструменте для обмена файлами.

Оба типа уязвимостей веб-приложений с длинным хвостом, за которыми массовые сканеры и оппортунистические злоумышленники охотились десятилетиями. Ни одна из них не требовала наличия возможностей передовой модели для вооружения — именно это и показывают данные. ИИ выявляет огромное количество недостатков, которые злоумышленники никогда не удосужились найти, а среди недостатков, которые используются на практике, по-прежнему преобладают отработанные шаблоны атак на программное обеспечение, доступное в Интернете.

Почему важен разрыв

Разрыв в эксплуатации действует для защитников в обе стороны. С одной стороны, это говорит о том, что обнаружение с помощью ИИ опережает внедрение злоумышленниками: защитники, исправляющие проблемы, обнаруженные ИИ, исправляют уязвимости, которые в противном случае могли бы скрываться необнаруженными в течение многих лет. С другой стороны, он предупреждает, что узкие места в сфере безопасности смещаются. Когда обнаружение становится почти бесплатным, сортировка, распространение исправлений и проверка становятся дефицитными ресурсами.

«Не каждая уязвимость безопасности, обнаруженная ИИ, обязательно может быть использована злоумышленниками или способна нанести значительный ущерб», — резюмировала The Hacker News выводы VulnCheck в своем репортаже во вторник.

К части уравнения, связанной с исправлением, также прикреплен флажок предостережения. Исследования 1Password и Veracode показали, что исправления уязвимостей, созданные ИИ, сами по себе могут создавать новые недостатки, а это означает, что отрасль не может просто указать модели в очереди CVE и считать проблему решенной. Человеческая проверка остается важной на каждом этапе.

Прием экосистемы

Glasswing привлек внимание далеко за пределами клиентской базы Anthropic. Cloudflare, один из партнеров программы, опубликовал в мае собственный отчет о работе с этой инициативой, описав, какие модели используются в инфраструктуре, которой он управляет. Комментаторы по безопасности, в том числе криптограф Брюс Шнайер, отслеживали обновления программы, и первое объявление вызвало одно из крупнейших обсуждений Hacker News этой весной.

Показатель эксплуатации в 0,67 процента сам по себе примечателен с точки зрения экономики уязвимости. Исторический анализ эксплуатации CVE неизменно показывает, что лишь небольшая часть обнаруженных уязвимостей когда-либо используется в наблюдаемых атаках, но огромный объем, который добавляет Glasswing, означает, что даже крошечная эксплуатируемая часть представляет собой реальные инциденты, и каждый неисправленный недостаток в программном обеспечении, подключенном к Интернету, является лотерейным билетом для оппортунистических злоумышленников.

От исследовательской программы к оперативной реальности

Проект Glasswing стартовал в апреле 2026 года с целью обеспечить безопасность критически важного программного обеспечения для эпохи искусственного интеллекта, и его первоначальные обновления сообщали о быстром прогрессе в обнаружении проблем с безопасностью памяти и недостатков веб-приложений. Теперь эта программа находится в центре более широкой стратегии безопасности Anthropic наряду с недавно реструктурированной программой киберверификации, которая предоставляет проверенным командам безопасности многоуровневый доступ к моделям с ограниченными мерами защиты.

Сообщение Anthropic о том, что сообщаемое партнерами воздействие «вероятно, занижено», также намекает на задержку в отчетности, присущую скоординированному раскрытию уязвимостей. Многие из 129 000 находок, по-видимому, все еще проходят через циклы обновлений поставщиков — процесс, который традиционно занимает месяцы и в масштабах, которые производит Glasswing, может перегрузить саму инфраструктуру раскрытия информации.

Для команд безопасности, решающих, куда потратить скудные усилия по исправлению ошибок, эксплуатация по-прежнему концентрируется на небольшом количестве классов ошибок, доступных в Интернете, которые легко использовать в качестве оружия (среди них — SQL-инъекции и недостатки обработки сеансов), в то время как длинный хвост проблем, обнаруженных ИИ, ждет в очереди.

Для специалистов по сопровождению программного обеспечения сообщение прямое: эпоха, когда неясные недостатки могли безопасно оставаться неясными, заканчивается. Для групп безопасности, решающих, куда потратить скудные усилия по исправлению ошибок, данные VulnCheck предлагают нелогичное руководство: количество обнаруженных ИИ уязвимостей огромно, но эксплуатация по-прежнему концентрируется на небольшом количестве классов ошибок, доступных в Интернете и которые легко использовать в качестве оружия.

Цифры за первые шесть месяцев работы Glasswing проясняют одну вещь: ИИ не просто присоединился к гонке по обнаружению уязвимостей, он сломал масштаб, по которому измерялась эта гонка. Еще предстоит выяснить, смогут ли исправления, раскрытие и эксплуатация идти в ногу с открытиями — или же список дел в отрасли просто растет быстрее, чем кто-либо может с ним справиться.

---

Будьте в курсе ИИ

Последние новости, аналитика и прорывы в сфере ИИ — всё в одном месте.

Читать больше новостей об ИИ →