Anthropic 周二在扩大其安全访问计划的同时还透露，该公司的 Project Glasswing 计划在 2026 年 4 月至 7 月期间已验证了至少 129,000 个软件漏洞，其中超过 33,000 个被评为严重或高严重性。但对调查结果的独立分析讲述了一个令人惊讶的故事：人工智能发现的缺陷几乎没有在现实世界的攻击中出现。

人工智能驱动的发现规模 更多相关背景，请参阅我们的AI新闻。

漏洞总数来自 Anthropic 自己对 Glasswing 项目的统计，该项目于 4 月份启动，旨在应用其前沿 Claude 模型来强化关键软件。该公司表示，除了 Glasswing 合作伙伴发现的 129,000 个已验证漏洞之外，开源扫描工作在 2026 年 4 月至 10 月期间还发现了 5,500 个已验证漏洞。

Anthropic 警告称，严重程度数字可能严重低估。 33,000 多个严重和高严重性评级仅基于来自 Glasswing 合作伙伴的一部分的调查数据，该公司估计真正的影响可能至少高出五倍。

就背景而言，美国国家漏洞数据库近年来在整个全球软件生态系统中每年记录大约 28,000 到 40,000 个新 CVE。一个人工智能驱动的程序在大约三个月内出现了超过 129,000 个经过验证的问题，这表明 Claude Opus 5.5 和 Claude Mythos 5.1 等模型正在多么巨大地改变安全研究的经济学。

剥削差距

更具挑衅性的发现来自 Anthropic 外部。在 9 月底发布的一份分析中，VulnCheck 研究员 Patrick Garrity 检查了 Anthropic 或 Project Glasswing 的 300 个漏洞，发现只有 2 个（约占 0.67%）在野外被利用。

这 300 个漏洞的严重性分布为：39 个严重漏洞、141 个高漏洞、81 个中漏洞和 18 个低漏洞。然而，两个引起积极利用的却是平淡无奇的经典：

  • CVE-2026-26980，流行的开源发布平台 Ghost CMS 中的 SQL 注入缺陷。
  • CVE-2026-61500，Rejetto HTTP 文件服务器（广泛部署的文件共享工具）中的会话伪造缺陷。

这两种漏洞都是大规模扫描器和机会主义攻击者数十年来一直在寻找的长尾 Web 应用程序漏洞。两者都不需要前沿模型能力来武器化——这正是数据所表明的观点。人工智能正在暴露出大量攻击者从未费心去寻找的缺陷，而在实践中被利用的缺陷仍然主要是针对互联网暴露软件的陈旧攻击模式。

为什么差距很重要

剥削差距对捍卫者来说是双向的。一方面，这表明人工智能驱动的发现正在领先于攻击者的采用：修补人工智能发现的问题的防御者正在修复可能潜伏多年未被发现的漏洞。另一方面，它警告说，安全瓶颈正在发生变化。当发现几乎免费时，分类、补丁分发和验证就成为稀缺资源。

《黑客新闻》在周二的披露报道中总结了 VulnCheck 的发现，“并非人工智能发现的每个安全缺陷都一定能被威胁行为者利用或能够造成重大影响”。

等式的补救方面还附有一个警告标志。 1Password 和 Veracode 的研究表明，人工智能生成的漏洞补丁本身可能会引入新的缺陷，这意味着业界不能简单地将模型指向 CVE 队列并认为问题已解决。人工验证在每一步仍然至关重要。

生态系统接待

Glasswing 引起的关注远远超出了 Anthropic 的客户群。该计划的合作伙伴之一 Cloudflare 在 5 月份发布了自己与该计划的合作情况，描述了其运营的基础设施中出现的模型。包括密码学家 Bruce Schneier 在内的安全评论员跟踪了该程序的更新，最初的公告引起了春季最大的黑客新闻讨论之一。

0.67% 的利用数字本身在脆弱性经济学中就很引人注目。对 CVE 漏洞利用的历史分析一致表明，在观察到的攻击中，只有一小部分已披露的漏洞被利用——但 Glasswing 增加的庞大数量意味着，即使是一小部分被利用的漏洞也代表了真实的事件，而面向互联网的软件中每个未修补的缺陷都是机会主义攻击者的一张彩票。

从研究计划到实际操作

Glasswing 项目于 2026 年 4 月启动，目标是保护人工智能时代的关键软件，其初始更新报告在发现内存安全问题和 Web 应用程序缺陷方面取得了快速进展。该计划现在位于 Anthropic 更广泛的安全战略的中心，旁边还有新重组的网络验证计划，该计划为经过审查的安全团队提供了对模型的分层访问权限，并减少了保护措施。

Anthropic 披露合作伙伴报告的影响“可能被低估”，这也暗示了协调漏洞披露中固有的报告滞后。 129,000 项调查结果中的许多可能仍在经历供应商补丁周期——这一过程传统上需要数月时间，而且按照 Glasswing 的生产规模，可能会对披露基础设施本身造成压力。

对于决定在哪里花费稀缺补丁工作的安全团队来说，漏洞利用仍然集中在少数面向互联网、易于武器化的错误类别上——其中包括 SQL 注入和会话处理缺陷——而人工智能发现的问题的长尾问题则在队列中等待。

对于软件维护人员来说，这个信息很直白：隐蔽缺陷可以安全地保持隐蔽的时代正在结束。对于决定在哪里花费稀缺补丁工作的安全团队来说，VulnCheck 数据提供了一个违反直觉的指南——人工智能发现的漏洞积压数量巨大，但利用仍然集中在少数面向互联网、易于武器化的错误类别上。

Glasswing 前六个月的数据清楚地表明了一件事：人工智能不仅加入了漏洞发现竞赛，而且还打破了竞赛的衡量规模。还有待观察的是修补、披露和利用是否能够跟上发现的步伐，或者该行业的待办事项清单的增长速度是否比任何人都可以完成的更快。

---

掌握AI最新动态

获取最新的AI新闻、分析和突破——尽在一处。

阅读更多AI新闻 →