Anthropic 在周二表示，它正在扩大一项计划，允许经过审查的网络安全专业人员在减少安全防护和阻止分类器的情况下测试其先进的人工智能（AI）模型，因为该公司声称其 Project Glasswing 计划在 2026 年 4 月至 7 月之间发现了至少 129,000 个经过验证的软件漏洞。
该公司还表示，通过开源扫描工作，在 2026 年 4 月至 10 月之间发现了额外的 5,500 个经过验证的软件漏洞。
“在这些经过验证的漏洞中，目前已有超过 33,000 个被评定为关键或高严重性，”Anthropic 说。“这可能是一个低估，因为它是基于仅来自 Glasswing 合作伙伴子集的调查数据。因此，我们预计真实的影响至少会高出五倍。”
更新后的程序称为网络验证计划（Cyber Verification Program，CVP），设有三个访问级别，允许组织和安全团队申请最符合其工作的级别。每个级别都可以访问其模型，包括 Claude Opus 5.5、Claude Sonnet 5.5、Claude Mythos 5.1 以及未来的新模型。
三个访问级别的详细信息如下 -
防御访问（Defense Access），用于防御工作，例如事件响应、恶意软件逆向工程和漏洞分析与验证。
红队访问（Red Team Access），在防御用例中增加了授权渗透测试和红队活动。
专业访问（Specialized Access），具有最少的安全防护，仅限于一小部分经过验证的组织，这些组织被授权测试安全系统。
根据 CyScenarioBench 的评估，其安全防护在防御访问级别阻止了 Claude Opus 5.5 上的 50 个任务中的 46 个，而同一模型的红队访问级别没有阻止任何任务，并完成了 50 个任务中的 34 个，这与没有应用安全防护时的完成率相同。在没有 CVP 访问权限的情况下，所有任务在第一次提示时都被阻止。
“这些评估让我们有信心，我们可以安全地向更广泛的防御者提供先进的网络能力，扩展我们在 Project Glasswing 中开始的防御工作，”Anthropic 说。
该人工智能公司表示，鉴于这些工具的双重用途性质，它正在向防御者提供这些工具，以帮助他们使用可能被恶意行为者用于恶意目的的相同能力来保护系统。
在上个月底发布的一项分析中，VulnCheck 研究员 Patrick Garrity 揭示，Anthropic 或 Project Glasswing 发现的 300 个漏洞中，只有 2 个（即 0.67%）在野外被利用。其中，39 个被分类为关键，141 个为高，81 个为中，18 个为低严重性。
两个经历了主动利用努力的漏洞是 CVE-2026-26980，这是 Ghost CMS 中的 SQL 注入缺陷，以及 CVE-2026-61500，这是 Rejetto HTTP 文件服务器中的会话伪造缺陷。
如果说有什么发现的话，这些结果表明，虽然人工智能降低了漏洞发现的门槛，但并不是它发现的每个安全缺陷都一定会被威胁行为者利用或能够造成重大影响。此外，正如 1Password 和 Veracode 所示，人工智能生成的漏洞修补程序本身可能会引入新的安全风险。
“在测试中，大约 44% 的 AI 代码生成任务引入了风险安全漏洞，”Veracode 说。“各模型的平均安全通过率为 56%——与第一份报告中的 55% 基本没有变化。换句话说，安全性能保持平稳，而进入管道的 AI 生成代码的数量激增。”
觉得这篇文章有趣吗？请在 Google 新闻、Twitter 和 LinkedIn 上关注我们，以阅读更多我们发布的独家内容。