Anthropic: Claude нашёл 493 проблемы поверхности атаки в 25 open-source проектах
Anthropic сообщила о предварительных результатах эксперимента по автоматическому сокращению поверхности атаки в открытом программном обеспечении. Модели Claude проанализировали 25 проектов общим объёмом более пяти миллионов строк кода и обнаружили 493 проблемы, связанные с тем, какой код доступен извне и как взаимодействуют настройки безопасности.
Что именно проверяла модель
Исследователи сосредоточились не только на поиске отдельных уязвимостей. Claude составлял карту кода, доступного в конфигурации по умолчанию, проверял выполнение чувствительных операций до аутентификации и искал конфликтующие параметры. Всего модель составила инвентаризацию более 17 тысяч опций, из которых 3 842 относились к функциям и ограничениям безопасности.
В 11 проектах, рассчитанных на работу только с аутентифицированными пользователями, модель обнаружила 93 лишние доаутентификационные поверхности и 37 мест, где код выполнялся или сохранял состояние до входа. Ещё 162 сочетания настроек принимались без предупреждений; в 94 случаях, по оценке Anthropic, комбинация молча отключала защитный механизм. Компания подчёркивает, что эти находки не означают автоматическую эксплуатацию каждого случая: сокращение поверхности атаки должно уменьшить последствия неизвестных ошибок, но не устраняет сами уязвимости.
Пример OpenSSH
Наиболее заметным кейсом стал OpenSSH 10.4. Claude показал, что около 4 500 строк экспериментального кода для подписи ML-DSA-44 могли достигаться неаутентифицированным клиентом даже при отключённом алгоритме. После совместной проверки разработчики OpenSSH перенесли проверку разрешённых типов ключей раньше разбора данных; соответствующие изменения вошли в OpenSSH 10.6, выпущенный 6 октября.
Почему это важно
Результат показывает практическое направление для ИИ в защите программ: уменьшать число путей, которыми может воспользоваться неизвестная ошибка, вместо попытки заранее найти каждую из них. При этом данные опубликованы самой Anthropic и описывают её предварительный эксперимент, поэтому масштаб эффекта требует независимой проверки. Для разработчиков вывод прикладной: настройки, работающие по отдельности, нужно тестировать и в сочетаниях, а проверки аутентификации — ставить до разбора потенциально опасных входных данных.