Сможет ли Anthropic открыть опасные возможности ИИ для защиты сетей?

Во вторник Anthropic объявила о расширении программы для проверенных специалистов по кибербезопасности. Участники получают доступ к передовым моделям с ослабленными защитными механизмами и меньшим числом блокирующих классификаторов. Речь идёт об авторизованной работе: реагировании на инциденты, анализе вредоносных программ, поиске уязвимостей и проверке защищённости систем.
Сможет ли Anthropic открыть опасные возможности ИИ для защиты сетей?
Изображение носит иллюстративный характер

Масштаб таких исследований показал Project Glasswing. С апреля по июль 2026 года его партнёры подтвердили как минимум 129 000 программных уязвимостей, причём более 33 000 из них получили оценку critical или high severity. Anthropic считает эту цифру заниженной: данные поступили лишь от части партнёров, а реальный результат, по оценке компании, может быть как минимум в пять раз больше. Отдельное сканирование открытого исходного кода с апреля по октябрь 2026 года добавило ещё 5 500 подтверждённых уязвимостей.
Для выдачи доступа Anthropic создала Cyber Verification Program (CVP). Он предусматривает три уровня, каждый из которых открывает проверенным организациям доступ к Claude Opus 5.5, Claude Sonnet 5.5, Claude Mythos 5.1 и будущим моделям. Уровень выбирают по характеру работы команды, а не по формальному статусу компании.
Defense Access предназначен для оборонительных задач: реагирования на инциденты, обратной разработки вредоносных программ, анализа уязвимостей и проверки того, действительно ли найденный дефект можно воспроизвести. Red Team Access включает все эти сценарии, а также санкционированное тестирование на проникновение и red-teaming. Specialized Access даёт наименьшее число ограничений и предназначен для небольшой группы проверенных организаций, которым разрешено тестировать сами системы безопасности ИИ.
Разницу между уровнями проверили с помощью CyScenarioBench на 50 заданиях для Claude Opus 5.5. В режиме Defense Access защитные механизмы заблокировали 46 задач, четыре прошли без блокировки. В режиме Red Team Access модель не заблокировала ни одной задачи и выполнила 34 из 50. Такой же результат получила модель без защитных ограничений. При отсутствии доступа к CVP все задания блокировались уже на первом запросе.
В Anthropic считают, что результаты CyScenarioBench позволяют безопаснее расширять доступ к продвинутым киберинструментам для защитников. CVP компания называет продолжением оборонительной работы, начатой в рамках Project Glasswing. Причина такого решения связана с двойным назначением технологий: те же возможности ИИ, которые помогают закрывать уязвимости, могут быть использованы злоумышленниками для атак. Поэтому проверенным специалистам хотят дать сопоставимый уровень инструментов для защиты систем.
Анализ VulnCheck показывает, что большое число найденных дефектов ещё не означает массовую эксплуатацию. Исследователь Patrick Garrity изучил 300 уязвимостей, обнаруженных Anthropic или Project Glasswing. В реальных атаках использовались только две, то есть 0,67%. В распределении по степени опасности значились 39 critical, 141 high, 81 medium и 18 low. Вместе эти категории дают 279 уязвимостей, поэтому для 21 случая приведённая разбивка не объясняет классификацию.
В дикой природе были замечены CVE-2026-26980, уязвимость типа SQL injection в Ghost CMS, и CVE-2026-61500, связанная с подделкой сессии в Rejetto HTTP File Server. Эти два примера отделяют обнаружение дефекта от его практической ценности для атакующего: найденная проблема может быть сложной для эксплуатации, требовать особых условий или не давать заметного результата.
Есть и обратная сторона ускоренного поиска. ИИ способен предложить исправление, которое закрывает исходную дыру и одновременно создаёт новую. Примеры, связанные с 1Password и Veracode, показывают, почему автоматически сгенерированный патч нельзя принимать без проверки человеком и повторного тестирования всей цепочки.
По данным Veracode, примерно 44% заданий по генерации кода с помощью ИИ в тестах приводили к рискованной уязвимости. Средний показатель успешного прохождения проверки безопасности составил 56%, лишь немного превысив прежние 55% из первого отчёта Veracode. При этом объём кода, созданного ИИ и поступающего в процессы разработки, резко вырос. Скорость поиска дефектов уже увеличилась, а качество автоматически написанных исправлений заметно не изменилось.


Новое на сайте

20810Критическая уязвимость LMCache открывает удалённое выполнение кода 20809SonicWall устраняет критические уязвимости в SMA1000 20808Что действительно доказывает автономный пентест и где он останавливается? 20807Киберриск переместился внутрь рабочего процесса 20806Как китайская хакерская сеть превратила украденную почту в доступный другим сервис? 20805ARTEX и SCARLET LOOP: как ИИ превратился в инструмент кражи данных 20804Как Linux-бэкдоры маскируются под почтовую защиту в южной Корее и на Тайване? 20803Сможет ли Anthropic открыть опасные возможности ИИ для защиты сетей? 20802Японию накрыла волна утечек через API и Metabase 20801Как захват .gh, .sl и .as позволил выпускать сертификаты для Google? 20800Как MonsterCloud могла заработать на выкупе у киберпреступников? 20799Почему CVE-2026-21589 начали эксплуатировать через два часа после раскрытия? 20798Подделка админ-сессий в Rejetto HFS 20797Почему CVE-2026-88779 отключает SAML-сервисы NetScaler? 20796Почему Apple ограничит полный доступ ИИ-агентов к диску?
Ссылка