ИИ научился находить слабые места в коде быстрее, чем индустрия успевает их закрывать. Но волна новых записей в базе CVE пока не переросла в сопоставимую волну атак. К сентябрю в трекере VulnCheck накопилось 225 уязвимостей, связанных с Anthropic и Project Glasswing, и только одна получила подтверждение реальной эксплуатации.
Специалист VulnCheck Патрик Гаррити собирает публичные CVE, где в описании или благодарностях упоминаются команда Anthropic, её сотрудники или участники Project Glasswing. Цифра 225 не означает, что все находки сделала одна модель: атрибуция CVE часто остаётся неоднородной.
Anthropic запустила Project Glasswing 7 апреля с ограниченным доступом к Claude Mythos Preview для крупных технкомпаний и разработчиков критической инфраструктуры. К маю компания заявляла о более чем 10 000 найденных проблемах высокой и критической опасности. Широкий релиз отложили именно из-за её возможностей в поиске и эксплуатации слабых мест.
Единственная реальная атака коснулась CVE-2026-26980 (критичность 9,4 по CVSS 3.1). SQL-инъекция в Ghost 3.24.0–6.19.0 позволяла прочитать произвольные данные из базы без авторизации через Content API. После исправления в Ghost 6.19.1 VulnCheck зафиксировала применение эксплоита против тестовых систем-приманок.
Одна эксплуатация из 225 записей — это меньше 0,5%. Гаррити отмечает, что в целом по рынку в реальные атаки попадает лишь небольшая часть опубликованных CVE. Отсутствие видимой активности не доказывает, что остальные 224 проблемы никто не изучал.
Статистика самой Anthropic выглядит иначе. На 26 августа компания считала 26 153 найденных кандидата, из них 5 008 отправлены на проверку и 4 576 подтверждены. До разработчиков дошли 2 300 сообщений, исправлены 421 проблема, получили идентификаторы 177 CVE и 285 GitHub Security Advisories.
Прямое сравнение невозможно. Внутренний реестр Anthropic отражает весь процесс раскрытия включая находки без CVE, тогда как Гаррити собирает только опубликованные записи. Разница показывает главное узкое место: после автоматического поиска каждую находку нужно воспроизвести, проверить, согласовать с разработчиком и безопасно закрыть.
VulnCheck обнаружила ещё один разрыв между сканированием и практической оценкой риска. Среди находок с оценками от Claude и разработчиков: ИИ отнёс к высокой или критической опасности 91,5% проблем, а мейнтейнеры — только 51,3%. Расхождение не делает остальные находки ложными, но сильно увеличивает объём ручной приоритизации.
Слабое звено остаётся и в автоматическом исправлении. Команда 1Password проверила 6 080 патчей от ChatGPT-4o и Anthropic Opus для шести новых CVE. Только 26% полностью устраняли проблему без значимых побочных эффектов. 53,9% не закрывали исходную дыру, а добавляли новую или совмещали оба недостатка.
ИИ снижает стоимость и время поиска слабых мест. Но реальный риск определяется не числом новых записей в базе. Атакующему нужны доступная мишень, надёжный способ эксплуатации и полезный результат. Для защитников главное последствие — растущая очередь на проверку и исправление находок, которые машины производят быстрее, чем люди успевают их обрабатывать.
