# Glasswing 项目：初步进展报告 - 原标题：Project Glasswing: An initial update - 类型：博客 - 来源：Anthropic - 发布时间：2026-05-22 - 首次精选：2026-10-28 16:25 - 分级：值得看 - 学习层级：入门 - 主题：[ai-attacks-defense]()（第 5 位） - 原文链接：[https://anthropic.com/news/glasswing-initial-update]() - 本站页面：[https://oplearnx.com/resources/pk\_420af443a45d]() ## 摘要 Anthropic 关于 Glasswing 项目的早期进展说明。该项目旨在能力更强的 AI 模型被用于攻击之前，加固全球关键软件；文中称项目启动约一个月来，Anthropic 与约 50 家合作方使用 Claude Mythos Preview 在全球最重要的软件中发现逾一万个高严重度或严重漏洞，并指出当前瓶颈已从发现漏洞转向验证、披露和修补漏洞的速度。文中还涉及对 Mythos 级模型未来发布的考量。 ## 中文精读 ### 1. 项目 Glasswing：初步进展更新 - 文章发布于 2026 年 5 月 22 日，类别为安全，主题涵盖网络安全、开源、合作与有益部署。 - 上个月 Anthropic 启动了 Project Glasswing，一项与约 50 个合作伙伴共同开展的行动，目标是在能力不断增强的 AI 模型被用于攻击之前，先加固全球最关键的系统性软件。 - 到目前为止，双方已用 Claude Mythos Preview 在全球最重要的软件中发现了一万多個高危或严重级别漏洞。 - 文章指出，软件安全的进展瓶颈已从“能找到多少漏洞”转变为“能多快验证、披露并修补 AI 发现的大量漏洞”。 - 本文聚焦三方面：Mythos Preview 表现的早期公开证据、扫描数千个开源项目的最初结果，以及这对当下网络防御者的意义；另说明 Glasswing 的后续计划与 Mythos 级模型的发布思路。 ### 2. 我们如何讨论 Mythos Preview 的发现 - 软件行业惯例是漏洞发现后 90 天披露；若补丁提前完成，则在补丁可用约 45 天后披露，以便终端用户先行更新。Anthropic 的协同漏洞披露政策也采用这一做法。 - 因此，已披露漏洞是 AI 网络能力快速提升的滞后指标：目前还无法在不危及终端用户的前提下完整公布合作伙伴用 Mythos Preview 得到的发现。 - 现阶段改为提供模型表现的示例性案例，以及迄今进展的汇总统计。 - 待相关漏洞补丁被广泛部署后，再提供关于所学内容的更多细节。 ### 3. 来自合作伙伴与外部测试者的证据 - Glasswing 初始合作伙伴维护的是互联网和其他关键基础设施的基础软件，修复其代码缺陷可降低众多依赖方乃至数十亿终端用户的风险。 - 一个月后，多数合作伙伴各自在其软件中发现数百个严重或高危漏洞，合计超过一万个；多家表示发现漏洞的速度提升了十倍以上。 - Cloudflare 在其关键路径系统中发现 2,000 个缺陷（其中 400 个为高危或严重），误报率之低被其团队认为优于人工测试者。 - 英国 AI 安全研究所报告 Mythos Preview 是首个端到端通关其两个网络靶场（多步网络攻击模拟）的模型；Mozilla 在测试中于 Firefox 150 发现并修复 271 个漏洞，是此前用 Claude Opus 4.6 在 Firefox 148 中发现的十倍多。 - 独立安全平台 XBOW 称其在其 Web 漏洞利用基准上“较所有现有模型有显著提升”，逐 token 精度“前所未有”；学术基准 ExploitBench 与 ExploitGym 均显示 Mythos Preview 表现最强，细节见 Frontier Red Team 博客。 - 补丁发布节奏明显加快：Palo Alto Networks 最新版本补丁量是平常的五倍多，微软称新补丁数量将“在一段时间内持续走高”，甲骨文发现并修复漏洞的速度比以往快数倍。 ### 4. 来自合作伙伴与外部测试者的证据（续） - 在一家 Glasswing 合作银行，Mythos Preview 帮助识别并阻止了一笔 150 万美元的欺诈电汇——攻击者入侵了客户邮箱并进行了冒充电话。 ### 5. 开源软件 - 近几个月 Anthropic 用 Mythos Preview 扫描了 1,000 多个开源项目，这些项目支撑着互联网的很大一部分，也包括 Anthropic 自身的基础设施。 - 模型估计在这些项目中发现 6,202 个高危或严重漏洞（含中低危在内总计 23,019 个）。 - 其中 1,752 个高危/严重漏洞由六家独立安全研究机构（少量由 Anthropic 自己）评估：90.6%（1,587 个）为有效真阳性，62.4%（1,094 个）被确认为高危或严重。据此，即使不再发现新漏洞，按当前分诊后的真阳性率，预计最终可暴露出近 3,900 个开源代码高危/严重漏洞；扫描仍将继续，数字预计还会上升。 - 典型案例是开源密码库 wolfSSL：Mythos Preview 构造出可伪造证书的利用方式，攻击者可借此托管冒充银行或邮箱服务商的假网站，对终端用户而言看起来完全合法。完整技术分析（已修补，CVE-2026-5194）将在数周内发布。 - 修复这类漏洞的瓶颈是人类的分诊、报告、设计与部署补丁能力；而发现问题本身已因 Mythos Preview 大幅简化。Anthropic 建了一个开源漏洞看板，展示披露流程各阶段并持续跟踪进度，覆盖所有严重级别，各阶段数量陡降反映验证与修复所需的人力。 - 分诊流程较为繁重：先复现问题并重新评估严重性，确认为真后检查是否已有修复，再向维护者提交详细报告。由于维护者本就面临大量低质量 AI 生成报告，部分人表示严重缺乏处理能力，甚至要求放慢披露速度；Mythos Preview 发现的高危/严重漏洞平均需两周修复。 ### 6. 开源软件（续） - 在维护者要求下，有时不做进一步评估而直接披露：已报告 1,129 个此类未经核实的缺陷，其中模型估计 175 个为高危或严重。 - 估算迄今已向维护者披露 530 个高危/严重缺陷（依据模型评估，或在有维护者/安全伙伴评估时采用后者），另有 827 个已确认漏洞待尽快披露。 - 530 个中仅 75 个已修补、65 个有公开公告。补丁数量偏低有三点原因：仍处于 90 天披露窗口早期；部分漏洞无公开公告修补，需靠 Claude 自行扫描识别，可能存在漏计；以及即使披露节奏相对缓慢，Mythos Preview 仍在加重本已超负荷的安全生态。 - 发现漏洞之易与修复之难形成鲜明反差，构成网络安全的重要挑战；成功应对将使软件远比过去安全。 ### 7. 适应网络安全的新阶段 - 具备与 Mythos Preview 相近网络安全能力的模型很快将更广泛可得，软件行业需要更大规模的协作来消化这些模型产生的海量发现。 - 目前从漏洞被发现、补丁被创建到终端用户广泛部署之间往往存在较长滞后，为攻击者留下可利用窗口；Mythos 级模型大幅压缩了发现与利用漏洞的时间和成本，放大了这种滞后带来的风险。 - 长期看这类模型能让开发者在部署前捕获缺陷、构建更安全的软件，但在“发现快、修补慢”的过渡期会带来新风险。 - 针对软件开发者的建议：缩短补丁周期、尽快提供安全修复（可善用公开可得的 AI 模型），并让安装更新尽可能简单、对仍运行已知漏洞版本的用户更坚持地提醒。 - 针对网络防御者的建议：缩短补丁测试与部署周期；NIST 与英国 NCSC 提出的关键控制措施（如加固网络默认配置、强制多因素认证、保留完整的检测与响应日志）更加重要，因为它们不依赖任何单个补丁及时落地。文中说明这些建议并非新提出，很多研究者（含 Anthropic）正在寻找更好、更持久的方案。 ### 8. 用公开可用 AI 模型开展网络防御的工具 - 许多通用模型已能发现大量软件漏洞，只是在最复杂的漏洞或利用效果上不及 Mythos Preview；Glasswing 已推动不少机构用这些通用模型处理自有代码库。 - 已在 Claude Enterprise 客户中公测 Claude Security，可扫描代码库中的漏洞并生成修复建议；上线三周内 Claude Opus 4.7 用它修补了 2,100 多个漏洞。速度快于开源修补，主要因为企业修的是自己的代码，而开源修复通常要靠志愿维护者走协同披露流程。 - 启动了 Cyber Verification Program，让出于正当网络安全目的（漏洞研究、渗透测试、红队演练等）使用模型的安全专业人员可以在免除部分防滥用保障的情况下使用。 - 将 Anthropic 与合作伙伴配合 Mythos Preview 使用的工具按需提供给符合条件客户的安全团队，目标是无须大量配置即可让高能力公开模型发挥最佳表现。包括：可复用的 skills（自定义指令）、帮助 Claude 映射代码库、派出扫描子代理、分诊发现并撰写报告的 harness，以及威胁模型构建器（标出潜在攻击目标并据此排定优先级）。 - 合作伙伴思科也开源了 Foundry Security Spec，帮助其他防御方搭建类似的自用评估系统。 ### 9. 支持生态 - 与 Open Source Security Foundation 的 Alpha-Omega 项目建立合作，支持其协助维护者处理与分诊缺陷报告的工作；并继续发布关于前沿模型能力如何最好地支持网络防御者的研究。 - 支持了 ExploitBench 与 ExploitGym 两个新基准的开发，使研究者可持续追踪前沿模型的漏洞利用开发能力（详见其 Frontier Red Team 博客）。 - 通过 External Researcher Access Program 支持其他高质量量化基准的开发。 - Claude for Open Source 为维护者和贡献者提供支持，Anthropic 并承诺扫描其未来自行采用的所有开源软件包。 ### 10. Project Glasswing 的下一步 - AI 进展之快意味着许多公司很快会开发出与 Mythos Preview 能力相当的模型；目前包括 Anthropic 在内，没有任何公司具备足以防止此类模型被滥用并造成严重危害的保障措施，这也是尚未公开发布 Mythos 级模型的原因。 - 同时这也是启动 Glasswing 的原因：如果同样能力的模型在缺乏此类保障的情况下被发布，几乎任何人都将能以低得多的成本和难度利用有缺陷的软件。 - Glasswing 帮助最具系统重要性的防御方获得不对称优势，但当务之急是尽可能多的机构加固自身网络防御；Anthropic 希望其通用可得模型及配套的新工具、资源和研究能帮助这些机构提升安全态势。 - 下一步将与关键伙伴（包括美国及盟国政府）合作，把 Glasswing 扩展到更多伙伴；并在近期、待开发出所需的更强保障措施后，通过正式发布提供 Mythos 级模型。 - 文章结尾展望：越过这些风险之后，是一个重要代码比今天坚固得多、黑客行为远不那么普遍的世界；障碍很多，但 Anthropic 相信 Glasswing 能帮助实现这一目标。 --- 来源：LearnMap · 学径（https://oplearnx.com）