Palo Alto Networks zegt dat AI in drie weken meer dan 14.000 eerder onbekende kwetsbaarheden in opensourcesoftware vond. Anthropics gratis, vrijwillige OSS Scanner stuurt terugkerende meldingen van AI modellen, waaronder Claude Mythos, naar deelnemende projecten zonder menselijke controle vooraf.
Gepubliceerd doorBewerkt met GPT-6 LunaAfbeeldingen gegenereerd met GPT Image 2
Research answer

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: As of October 31, 2026, how is AI-driven vulnerability discovery transforming software security, including Palo Alto Networks’ discovery of. Article summary: As of October 31, 2026, AI-driven vulnerability discovery is making security research much faster, while shifting the bottleneck toward human validation, remediation and patch deployment—and creating opportunities to exp. Topic tags: general, general web, user generated, news, government. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermark
AI verandert de beveiliging van software aan twee kanten. Het kan onderzoekers helpen kwetsbaarheden sneller te vinden, maar aanvallers kunnen openbare aanwijzingen over beveiligingsupdates ook gebruiken om exploits te bouwen voordat die updates iedereen bereiken. De uitdaging is dus niet alleen bugs opsporen: teams moeten meldingen controleren, oplossingen maken en updates uitrollen.3
Palo Alto Networks vertelde The Economic Times dat AI meer dan 14.000 eerder onontdekte kwetsbaarheden in opensourcesoftware heeft opgespoord. Volgens het bedrijf evenaarde AI in drie weken een jaar aan handmatige penetratietests.19 Dat is een door het bedrijf gemeld resultaat; het beschikbare materiaal bevat geen onafhankelijke benchmark die de claim bevestigt.
Ook de cijfers van Anthropic laten zien waarom meer ontdekkingen niet automatisch betekenen dat er evenveel problemen zijn bevestigd of opgelost. Het bedrijf zegt dat zijn modellen in zes maanden meer dan 29.000 mogelijke kwetsbaarheden vonden. Mensen hadden er ongeveer 6.000 handmatig beoordeeld en getrieerd: onderzocht en op prioriteit ingedeeld. Een mogelijke kwetsbaarheid is niet per se een bevestigde fout, en een beoordeelde melding is nog geen reparatie die in de software is opgenomen.
Anthropics OSS Scanner biedt in aanmerking komende opensourceprojecten gratis, terugkerende scans met modellen van het bedrijf, waaronder Claude Mythos. De meldingen kunnen deelnemende beheerders bereiken zonder dat een mens ze eerst heeft gecontroleerd. Zo kunnen mogelijke problemen eerder onder de aandacht komen, maar het aantal meldingen en de kwaliteit ervan zijn eveneens van belang. De beschikbare cijfers bevestigen niet de exacte totalen van 2 oktober of hoeveel oplossingen uiteindelijk in de broncode van projecten zijn opgenomen.
Anthropic noemt de capaciteit voor menselijke controle zelf een beperking. TechTarget beschrijft hoe de scanner meer werk rond het verwerken van kwetsbaarheden bij projectbeheerders kan neerleggen. Een bruikbare melding moet mogelijk nog worden nagemaakt, beoordeeld op impact, gerepareerd, getest en uitgebracht. Meer meldingen versturen is niet hetzelfde als dat werk afronden.
Voor projecten met beperkte beveiligingscapaciteit is het verstandig om meldingen te prioriteren die reproduceerbaar zijn en duidelijk aangeven welke code is geraakt en wat de mogelijke impact is. Organisaties die op opensourcesoftware steunen, kunnen ook bijdragen aan het onderhoud en de beveiliging ervan. De Electronic Frontier Foundation (EFF) heeft specifiek opgeroepen om opensourceprojecten meer te ondersteunen. De beschikbare bronnen onderbouwen geen specifieke claims over burn-out bij beheerders of veranderingen in de personeelsbezetting van afzonderlijke projecten.
AI-gestuurde ontdekking kan verdedigers helpen, maar ook beveiligingsupdates kunnen informatie prijsgeven over de kwetsbaarheden die ze oplossen. Epoch AI meldde dat GLM 5.3, een open model van Z.ai, openbare Firefox-fixes gebruikte die nog niet waren uitgerold om werkende aanvallen op zes Firefox-versies te bouwen. Epoch schatte de marginale kosten op ongeveer 1.000 dollar per geslaagde aanval.3
Het ging om een gecontroleerd experiment, niet om bewijs dat de aanvallen tegen Firefox-gebruikers zijn ingezet. De test laat wel het risico van de zogeheten patch gap zien: de tijd tussen het openbaar worden van informatie over een fix en het moment waarop gebruikers de update ontvangen. Volgens berichtgeving achteraf is een relevante kwetsbaarheid verholpen in Firefox 159.0.2
9
Dat betekent niet dat fixes beter geheim kunnen blijven: gebruikers hebben updates nodig om beschermd te zijn. Wel moeten verdedigers rekening houden met de mogelijkheid dat technische details snel worden geanalyseerd. Updates tijdig installeren en verspreiden is daarom extra belangrijk.3
De Microsoft Patch Tuesday van oktober laat zien waarom beveiligingstotalen zorgvuldig moeten worden gelezen. Microsofts release-informatie vermeldt 1.468 CVE’s, terwijl Veracode voor dezelfde uitgave 1.413 kwetsbaarheden noemt. De beschikbare informatie verklaart het verschil niet. Veracode wijst ook op een Windows Shell-kwetsbaarheid waarmee een beveiligingsfunctie kan worden omzeild en die al actief werd uitgebuit. Alleen het totaal vertelt niet waardoor het aantal zo hoog uitviel of hoeveel problemen met AI zijn gevonden.
Een ander voorbeeld maakt duidelijk hoeveel werk een reactie kan vergen: volgens CERT-EU kondigde het PHP-project op 20 oktober twee kritieke kwetsbaarheden aan en bracht het de volgende dag oplossingen uit. Reuters meldde dat zeven cybersecurityprofessionals waarschuwden dat door AI gevonden kwetsbaarheden tot meer verstoringen kunnen bijdragen.17 Dat is een waarschuwing voor mogelijke gevolgen, geen bewijs dat AI-ontdekkingen altijd tot incidenten leiden.
AI kan verdedigers helpen zwakke plekken eerder te vinden, maar het Firefox-experiment laat zien dat ook het maken van exploits sneller kan gaan.3 De beschikbare bronnen maken niet duidelijk welke kant per saldo het meeste voordeel heeft. De directe prioriteit is ontdekkingen te koppelen aan goede triage en tijdige, breed uitgerolde updates. Anders dreigt de groeiende stroom meldingen vooral een langere wachtrij voor beheerders en gebruikers op te leveren.
3
Studio Global AI
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
Palo Alto Networks zegt dat AI in drie weken meer dan 14.000 eerder onbekende kwetsbaarheden in opensourcesoftware vond.
Palo Alto Networks zegt dat AI in drie weken meer dan 14.000 eerder onbekende kwetsbaarheden in opensourcesoftware vond. Anthropics gratis, vrijwillige OSS Scanner stuurt terugkerende meldingen van AI modellen, waaronder Claude Mythos, naar deelnemende projecten zonder menselijke controle vooraf.
In een gecontroleerde test gebruikte het open model GLM 5.3 openbare Firefox fixes die nog niet bij gebruikers waren aangekomen om aanvallen op zes Firefox versies te bouwen, voor ongeveer 1.000 dollar per geslaagde a...
Palo Alto Networks zegt dat AI in drie weken meer dan 14.000 eerder onbekende kwetsbaarheden in opensourcesoftware vond. Anthropics gratis, vrijwillige OSS Scanner stuurt terugkerende meldingen van AI modellen, waaronder Claude Mythos, naar deelnemende projecten zonder menselijke controle vooraf.
Gepubliceerd doorBewerkt met GPT-6 LunaAfbeeldingen gegenereerd met GPT Image 2
Research answer

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: As of October 31, 2026, how is AI-driven vulnerability discovery transforming software security, including Palo Alto Networks’ discovery of. Article summary: As of October 31, 2026, AI-driven vulnerability discovery is making security research much faster, while shifting the bottleneck toward human validation, remediation and patch deployment—and creating opportunities to exp. Topic tags: general, general web, user generated, news, government. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermark
AI verandert de beveiliging van software aan twee kanten. Het kan onderzoekers helpen kwetsbaarheden sneller te vinden, maar aanvallers kunnen openbare aanwijzingen over beveiligingsupdates ook gebruiken om exploits te bouwen voordat die updates iedereen bereiken. De uitdaging is dus niet alleen bugs opsporen: teams moeten meldingen controleren, oplossingen maken en updates uitrollen.3
Palo Alto Networks vertelde The Economic Times dat AI meer dan 14.000 eerder onontdekte kwetsbaarheden in opensourcesoftware heeft opgespoord. Volgens het bedrijf evenaarde AI in drie weken een jaar aan handmatige penetratietests.19 Dat is een door het bedrijf gemeld resultaat; het beschikbare materiaal bevat geen onafhankelijke benchmark die de claim bevestigt.
Ook de cijfers van Anthropic laten zien waarom meer ontdekkingen niet automatisch betekenen dat er evenveel problemen zijn bevestigd of opgelost. Het bedrijf zegt dat zijn modellen in zes maanden meer dan 29.000 mogelijke kwetsbaarheden vonden. Mensen hadden er ongeveer 6.000 handmatig beoordeeld en getrieerd: onderzocht en op prioriteit ingedeeld. Een mogelijke kwetsbaarheid is niet per se een bevestigde fout, en een beoordeelde melding is nog geen reparatie die in de software is opgenomen.
Anthropics OSS Scanner biedt in aanmerking komende opensourceprojecten gratis, terugkerende scans met modellen van het bedrijf, waaronder Claude Mythos. De meldingen kunnen deelnemende beheerders bereiken zonder dat een mens ze eerst heeft gecontroleerd. Zo kunnen mogelijke problemen eerder onder de aandacht komen, maar het aantal meldingen en de kwaliteit ervan zijn eveneens van belang. De beschikbare cijfers bevestigen niet de exacte totalen van 2 oktober of hoeveel oplossingen uiteindelijk in de broncode van projecten zijn opgenomen.
Anthropic noemt de capaciteit voor menselijke controle zelf een beperking. TechTarget beschrijft hoe de scanner meer werk rond het verwerken van kwetsbaarheden bij projectbeheerders kan neerleggen. Een bruikbare melding moet mogelijk nog worden nagemaakt, beoordeeld op impact, gerepareerd, getest en uitgebracht. Meer meldingen versturen is niet hetzelfde als dat werk afronden.
Voor projecten met beperkte beveiligingscapaciteit is het verstandig om meldingen te prioriteren die reproduceerbaar zijn en duidelijk aangeven welke code is geraakt en wat de mogelijke impact is. Organisaties die op opensourcesoftware steunen, kunnen ook bijdragen aan het onderhoud en de beveiliging ervan. De Electronic Frontier Foundation (EFF) heeft specifiek opgeroepen om opensourceprojecten meer te ondersteunen. De beschikbare bronnen onderbouwen geen specifieke claims over burn-out bij beheerders of veranderingen in de personeelsbezetting van afzonderlijke projecten.
AI-gestuurde ontdekking kan verdedigers helpen, maar ook beveiligingsupdates kunnen informatie prijsgeven over de kwetsbaarheden die ze oplossen. Epoch AI meldde dat GLM 5.3, een open model van Z.ai, openbare Firefox-fixes gebruikte die nog niet waren uitgerold om werkende aanvallen op zes Firefox-versies te bouwen. Epoch schatte de marginale kosten op ongeveer 1.000 dollar per geslaagde aanval.3
Het ging om een gecontroleerd experiment, niet om bewijs dat de aanvallen tegen Firefox-gebruikers zijn ingezet. De test laat wel het risico van de zogeheten patch gap zien: de tijd tussen het openbaar worden van informatie over een fix en het moment waarop gebruikers de update ontvangen. Volgens berichtgeving achteraf is een relevante kwetsbaarheid verholpen in Firefox 159.0.2
9
Dat betekent niet dat fixes beter geheim kunnen blijven: gebruikers hebben updates nodig om beschermd te zijn. Wel moeten verdedigers rekening houden met de mogelijkheid dat technische details snel worden geanalyseerd. Updates tijdig installeren en verspreiden is daarom extra belangrijk.3
De Microsoft Patch Tuesday van oktober laat zien waarom beveiligingstotalen zorgvuldig moeten worden gelezen. Microsofts release-informatie vermeldt 1.468 CVE’s, terwijl Veracode voor dezelfde uitgave 1.413 kwetsbaarheden noemt. De beschikbare informatie verklaart het verschil niet. Veracode wijst ook op een Windows Shell-kwetsbaarheid waarmee een beveiligingsfunctie kan worden omzeild en die al actief werd uitgebuit. Alleen het totaal vertelt niet waardoor het aantal zo hoog uitviel of hoeveel problemen met AI zijn gevonden.
Een ander voorbeeld maakt duidelijk hoeveel werk een reactie kan vergen: volgens CERT-EU kondigde het PHP-project op 20 oktober twee kritieke kwetsbaarheden aan en bracht het de volgende dag oplossingen uit. Reuters meldde dat zeven cybersecurityprofessionals waarschuwden dat door AI gevonden kwetsbaarheden tot meer verstoringen kunnen bijdragen.17 Dat is een waarschuwing voor mogelijke gevolgen, geen bewijs dat AI-ontdekkingen altijd tot incidenten leiden.
AI kan verdedigers helpen zwakke plekken eerder te vinden, maar het Firefox-experiment laat zien dat ook het maken van exploits sneller kan gaan.3 De beschikbare bronnen maken niet duidelijk welke kant per saldo het meeste voordeel heeft. De directe prioriteit is ontdekkingen te koppelen aan goede triage en tijdige, breed uitgerolde updates. Anders dreigt de groeiende stroom meldingen vooral een langere wachtrij voor beheerders en gebruikers op te leveren.
3
Studio Global AI
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
Palo Alto Networks zegt dat AI in drie weken meer dan 14.000 eerder onbekende kwetsbaarheden in opensourcesoftware vond.
Palo Alto Networks zegt dat AI in drie weken meer dan 14.000 eerder onbekende kwetsbaarheden in opensourcesoftware vond. Anthropics gratis, vrijwillige OSS Scanner stuurt terugkerende meldingen van AI modellen, waaronder Claude Mythos, naar deelnemende projecten zonder menselijke controle vooraf.
In een gecontroleerde test gebruikte het open model GLM 5.3 openbare Firefox fixes die nog niet bij gebruikers waren aangekomen om aanvallen op zes Firefox versies te bouwen, voor ongeveer 1.000 dollar per geslaagde a...