Предполагалось, что искусственный интеллект вызовет волну новых уязвимостей в программном обеспечении, пригодных для вооружения в интернете. Однако цифры, по крайней мере пока, рассказывают более спокойную историю. Несмотря на тревогу вокруг эксплуатации уязвимостей с помощью ИИ, новый анализ VulnCheck показывает, что обнаруженные ИИ уязвимости эксплуатируются примерно с той же умеренной частотой, что и уязвимости, найденные традиционными методами, — что ставит под сомнение некоторые из самых драматичных прогнозов, циркулирующих с тех пор, как большие языковые модели вошли в сферу исследований безопасности.
Summary
Ключевые выводы
- Claude Mythos от Anthropic выявил 23 019 потенциальных кандидатов в уязвимости, но только 126 были опубликованы как CVE, и лишь одна была подтверждена как эксплуатируемая в реальных условиях.
- VulnCheck проанализировала 1 061 уязвимость с участием ИИ из Project Glasswing и Berkeley Vulnerability Research Initiative и обнаружила, что только 14 (1,3%) были подтверждены как эксплуатируемые — что соответствует общей частоте эксплуатации.
- Поиск уязвимостей с помощью ИИ увеличивает объем найденных уязвимостей, но не повышает долю тех, которые злоумышленники действительно эксплуатируют.
- VulnCheck зафиксировала 495 известных эксплуатируемых уязвимостей в первой половине 2026 года, при этом основными целями стали платформы CMS и пограничные сетевые устройства.
- Сами продукты ИИ становятся новой поверхностью атаки, поскольку противники охотятся за слабыми местами в растущем стеке программного обеспечения ИИ.
Project Glasswing от Anthropic: большие числа, скромная история эксплуатации
Когда Anthropic представила Project Glasswing в апреле, объявление сопровождалось серьезным предупреждением: поиск уязвимостей с помощью ИИ может позволить злоумышленникам захватывать системы, нарушать работу и красть данные в масштабах, ранее невозможных. Цифры, которые привела Anthropic, казались оправдывающими эту обеспокоенность.
Объем выявленных уязвимостей
Claude Mythos, основанный на ИИ инструмент Anthropic для исследований в области безопасности, мог пометить до 23 019 кандидатов в уязвимости. Это впечатляющая цифра по любым меркам — объем потенциальных уязвимостей безопасности, который ни одна традиционная исследовательская команда не смогла бы воспроизвести за сопоставимое время. Это вызвало серьезную дискуссию о том, не собирается ли ИИ навсегда сместить баланс в пользу атакующих.
Данные о публичном раскрытии и эксплуатации
Но дальнейшее развитие оказалось гораздо более ограниченным. Из этих 23 019 кандидатов только 126 были официально опубликованы как CVE — идентификаторы Common Vulnerabilities and Exposures, которые сигнализируют о том, что уязвимость официально признана и каталогизирована. Еще более показательно то, что лишь одна уязвимость из раскрытий Project Glasswing от Anthropic была подтверждена как эксплуатируемая в реальных условиях. По данным VulnCheck, публичный реестр раскрытий Anthropic с момента запуска проекта почти не изменился, и судьба подавляющего большинства этих кандидатов остается неясной.
Анализ VulnCheck: что на самом деле показывают данные
Чтобы выйти за рамки броских цифр, VulnCheck провела систематический анализ 1 061 обнаруженной с помощью ИИ уязвимости, публично приписываемых как Project Glasswing от Anthropic, так и Berkeley Vulnerability Research Initiative. Затем компания сопоставила эти результаты со своей базой данных Known Exploited Vulnerability (KEV) — наиболее надежным реальным индикатором того, используется ли уязвимость в качестве оружия.
Сопоставление уязвимостей, выявленных ИИ, с базами данных эксплуатации
Результат оказался удивительно ровным. Лишь 14 из этих 1 061 уязвимости — 1,3 процента — были подтверждены как эксплуатируемые в реальных условиях. Эта цифра почти идентична частоте эксплуатации, которую VulnCheck наблюдает по всему своему набору данных об уязвимостях, что позволяет предположить, что найденные ИИ ошибки не дают злоумышленникам особого преимущества по сравнению с уязвимостями, обнаруженными традиционными методами.
Сравнение частоты эксплуатации с традиционными методами
Именно этот вывод наиболее явно противоречит доминирующему нарративу. Поиск уязвимостей с помощью ИИ явно расширяет сырой объем уязвимостей, которые исследователи могут выявить. Чего он пока не сделал, по крайней мере на основе данных, доступных к середине 2026 года, — так это не увеличил долю этих уязвимостей, которые в итоге эксплуатируются. Больше найденных ошибок не означает автоматически больше ошибок, превращенных в рабочие атаки.
Это различие имеет огромное значение для того, как организациям следует думать о рисках безопасности, связанных с ИИ. Поток недавно обнаруженных уязвимостей, которые в основном устраняются до того, как кто-либо успеет их использовать, — это совсем другая проблема, чем поток уязвимостей, которые злоумышленники немедленно превращают в оружие. На данный момент данные указывают скорее на первый сценарий.
Мнение экспертов: ИИ как инструмент защитников, а не только атакующих
Ценность ИИ для атакующих и защитников
Патрик Гаррити, исследователь безопасности в VulnCheck, провел четкую грань между тем, что показывают данные, и тем, чего они не показывают. «Поиск уязвимостей с помощью ИИ явно имеет ценность как для атакующих, так и для защитников», — написал он. Ключевым моментом его анализа стало отсутствие доказательств того, что обнаруженные ИИ уязвимости по своей природе более склонны к эксплуатации, чем найденные традиционными исследованиями. Более обоснованная интерпретация состоит в том, что ИИ помогает исследователям находить больше уязвимостей — и дает защитникам окно возможностей, чтобы устранить их до того, как преступники смогут их использовать.
Осторожная оценка шумихи
Гаррити прямо указал на разрыв между риторикой и доказательствами. «Данные на сегодняшний день, включая собственный застопорившийся реестр раскрытий Anthropic, указывают на то, что поиск уязвимостей с помощью ИИ и передовые возможности были переоценены по сравнению с имеющимися сейчас доказательствами», — написал он. «Это не значит, что риск выдуман. Это значит, что влияние было реальным, но умеренным».
Такая формулировка — реальное, но умеренное — аналитически важна. Она ни не обесценивает подлинный сдвиг, который представляет собой ИИ в исследованиях безопасности, ни не принимает более тревожное утверждение о том, что он в корне меняет ландшафт угроз в пользу атакующих. Ключевая переменная, как подразумевает анализ Гаррити, — это то, кто движется быстрее: исследователи, устраняющие уязвимости, или противники, превращающие их в оружие. Пока что сторона, занимающаяся патчингом, похоже, удерживает позиции.
Текущий ландшафт угроз и новые тенденции
Недавние известные эксплуатируемые уязвимости
Более широкая картина эксплуатации в 2026 году по-прежнему активна, даже если обнаруженные ИИ ошибки не являются ее основным драйвером. VulnCheck выявила 495 известных эксплуатируемых уязвимостей в течение первой половины 2026 года. Системы управления контентом составили примерно треть из них, а пограничные сетевые устройства остаются постоянной целью для атакующих. Эти кампании по эксплуатации отражают то, что противники продолжают работать с привычными, проверенными поверхностями атаки, а не внезапную эскалацию, подпитанную ИИ.
Атакующие нацеливаются на сами продукты ИИ
Один по-настоящему новый тренд заслуживает внимания. Сами продукты ИИ становятся все более привлекательной целью для атакующих. По мере того как стек программного обеспечения ИИ быстро расширяется в предприятиях и инфраструктуре, противники начинают искать слабые места внутри этих систем, а не просто использовать ИИ как инструмент. Эта инверсия — ИИ как исследовательский инструмент и одновременно поверхность атаки — представляет собой новую динамику, которую текущие данные еще не полностью отражают.
Отсюда вытекает, что даже если эксплуатация уязвимостей с помощью ИИ пока не вызвала всплеска, который некоторые предсказывали, поверхность атаки активно меняется. То, как защитники и исследователи будут реагировать на уязвимости в самих системах ИИ, где нормы раскрытия и циклы выпуска патчей все еще формируются, может определить, сохранится ли нынешнее равновесие.
FAQ
Сколько уязвимостей выявил Project Glasswing от Anthropic?
Project Glasswing от Anthropic с помощью Claude Mythos выявил 23 019 потенциальных кандидатов в уязвимости. Из них только 126 были официально опубликованы как CVE.
Эксплуатируются ли уязвимости, выявленные ИИ, чаще, чем традиционные уязвимости?
Нет. Согласно анализу VulnCheck, только 1,3 процента уязвимостей, выявленных ИИ, были подтверждены как эксплуатируемые в реальных условиях — это показатель, который соответствует общей частоте эксплуатации всех уязвимостей в наборе данных VulnCheck.
Каково значение ИИ в поиске уязвимостей, по мнению экспертов?
Эксперты утверждают, что ИИ позволяет исследователям находить гораздо больший объем уязвимостей, что, в свою очередь, дает защитникам больше возможностей устранить ошибки до того, как атакующие смогут их использовать. Совокупный эффект, исходя из текущих данных, по-видимому, приносит пользу защитникам не меньше, чем атакующим.
Являются ли сами продукты ИИ целью для атакующих?
Да. Атакующие все чаще напрямую нацеливаются на программные продукты ИИ, ища слабые места в расширяющемся стеке программного обеспечения ИИ — тенденция, которая представляет собой новую и развивающуюся поверхность атаки, выходящую за рамки использования ИИ только как исследовательского инструмента.
{«@context»:»https://schema.org»,»@type»:»FAQPage»,»mainEntity»:[{«@type»:»Question»,»name»:»Сколько уязвимостей выявил Project Glasswing от Anthropic?»,»acceptedAnswer»:{«@type»:»Answer»,»text»:»Project Glasswing от Anthropic с помощью Claude Mythos выявил 23 019 потенциальных кандидатов в уязвимости. Из них только 126 были официально опубликованы как CVE.»}},{«@type»:»Question»,»name»:»Эксплуатируются ли уязвимости, выявленные ИИ, чаще, чем традиционные уязвимости?»,»acceptedAnswer»:{«@type»:»Answer»,»text»:»Нет. Согласно анализу VulnCheck, только 1,3 процента уязвимостей, выявленных ИИ, были подтверждены как эксплуатируемые в реальных условиях — это показатель, который соответствует общей частоте эксплуатации всех уязвимостей в наборе данных VulnCheck.»}},{«@type»:»Question»,»name»:»Каково значение ИИ в поиске уязвимостей, по мнению экспертов?»,»acceptedAnswer»:{«@type»:»Answer»,»text»:»Эксперты утверждают, что ИИ позволяет исследователям находить гораздо больший объем уязвимостей, что, в свою очередь, дает защитникам больше возможностей устранить ошибки до того, как атакующие смогут их использовать. Совокупный эффект, исходя из текущих данных, по-видимому, приносит пользу защитникам не меньше, чем атакующим.»}},{«@type»:»Question»,»name»:»Являются ли сами продукты ИИ целью для атакующих?»,»acceptedAnswer»:{«@type»:»Answer»,»text»:»Да. Атакующие все чаще напрямую нацеливаются на программные продукты ИИ, ища слабые места в расширяющемся стеке программного обеспечения ИИ — тенденция, которая представляет собой новую и развивающуюся поверхность атаки, выходящую за рамки использования ИИ только как исследовательского инструмента.»}}]}
Статья подготовлена при содействии искусственного интеллекта и проверена редакционной командой.
