Как ИИ помогает искать уязвимости в коде: пример Claude Opus 4.6
Claude Opus 4.6 — новая версия ИИ-модели от Anthropic — умеет находить серьёзные уязвимости в программном обеспечении без дополнительной настройки.
В отличие от классических фуззеров, которые перебирают случайные данные, Claude читает код и анализирует его. Он понимает, где могут быть ошибки, изучает прошлые исправления и ищет похожие проблемы. Так ИИ обнаружил баги в проектах, которые проверяли годами.
Почему это важно? Многие открытые проекты поддерживают небольшие команды и волонтёры. Найдя уязвимости и предложив исправления, ИИ помогает сделать интернет безопаснее.
Команда Anthropic проверила более 500 серьёзных багов и передала их разработчикам для исправления. При этом каждый баг тщательно проверяли люди, чтобы исключить ложные срабатывания.
Примеры:
- В GhostScript ИИ изучил историю изменений и заметил, что в одном месте пропущена проверка границ стека. Это позволило построить тест, который вызывает сбой программы.
- В OpenSC модель нашла потенциально опасные операции со строками, где может возникнуть переполнение буфера.
Для исследования Claude запускали внутри виртуальной машины с доступом к исходникам и стандартным инструментам. Модель работала без специфических подсказок и настроек, показывая, что современные ИИ умеют самостоятельно анализировать код.
Подробнее о проекте и подходе можно узнать в статье на red.anthropic.com.
Это пример того, как ИИ меняет кибербезопасность. Следить за такой автоматизацией важно всем разработчикам и специалистам по безопасности.
Поделиться этим постом:









