VulnCheck 安全研究员 Patrick Garrity 近日发布数据指出，尽管业界普遍担忧先进 AI 模型挖掘漏洞的能力会被攻击者利用，但在与 Anthropic 或 Project Glasswing 相关的漏洞中，实际在野被利用的比例极低，不足 0.5%。
Garrity 的追踪工作始于今年 4 月，当时 Anthropic 宣布启动 Project Glasswing 计划。该项目旨在向经过严格审核的合作伙伴开放 Claude Mythos Preview 模型的访问权限。Anthropic 方面表示，由于该新模型在漏洞查找和利用方面的技能已超越除最顶尖人类专家之外的所有人，公开发布风险过高，因此仅允许参与者在防御性安全工作（如发现并修复自有软件及开源依赖项中的缺陷）中使用该技术。
为评估真实的“危险系数”，Garrity 维护了一个 Anthropic CVE 追踪器，将归功于 Anthropic 团队和/或 Project Glasswing 的漏洞列表与已知被利用漏洞索引进行比对。截至周一，该追踪器记录的 CVE 总数为 225 个，其中仅有一个严重 SQL 注入漏洞（CVE-2026-26980，位于 Ghost 中）被发现在野利用。
“发现漏洞与它们是否真正对威胁行为者有用、以及是否会被其利用，二者之间存在巨大差异，”Garrity 告诉 The Register，“这些数据主要表明，Anthropic 所发现和披露的内容影响相当有限，据我们所知，从威胁角度来看，并没有产生与其他随机选取的漏洞不同的结果。”
对于上述情况，Anthropic 尚未立即回应置评请求。
AI 擅长找 Bug 但不擅长修 Bug
Garrity 并未质疑 AI 发现 bug 的能力。近期微软、Apple、Palo Alto Networks 以及众多开源项目发布的大规模补丁证实，AI 模型正在揭示比以往任何时候都更多的安全缺陷。然而，Garrity 指出，这种能力并非某个特定模型或框架独有，且公众存在的恐慌情绪往往假设每个漏洞都会被武器化，而历史数据显示，最终被用于利用活动的漏洞占比仅在略低于 1% 到 2% 之间。
此外，多项研究表明，虽然 AI 在发现漏洞方面表现出色，但在修复漏洞方面仍存在显著短板：
- 1Password 研究团队：分析了由 OpenAI ChatGPT-5.5 和 Anthropic Opus 4.8 两个前沿模型生成的 6,080 个补丁。结果显示，这些模型生成的修复方案完全解决漏洞的概率仅为 26%，而约 54% 的方案要么未能解决漏洞，要么引入了新的漏洞，或者两者兼有。
- Veracode 研究：在测试超过 100 个模型和 80 个编码任务后发现，AI 生成代码的平均安全通过率仅为 56%。
这意味着开发和部署安全修复的工作仍然高度依赖人类参与。“有了 AI，发现漏洞的门槛大大降低，但真正的差距在于下游的协调、分诊、补救和补丁部署，这仍然是大量依赖人力的工作，”Garrity 总结道，“Anthropic 自己也承认了这一点，看起来直到项目启动之后，他们才意识到这一点。”
