Anthropic 之所以沒有公開模型，是因為這些能力如果被濫用，也可能被黑客用來大規模發動網絡攻擊。

首月成果：發現超過 10,000 個漏洞

Anthropic 公布的第一份進度更新，數字相當驚人：

• 約 50 個合作機構參與計劃。
• 合共發現 10,000 多個高危或嚴重漏洞。
• 多數機構在第一個月已各自找到 數百個高危漏洞。
• 有些團隊表示 漏洞發現速度提升超過 10 倍。

其中一個具體例子是 Cloudflare。該公司表示利用 Mythos 在其核心服務中發現約 2,000 個 bug，當中 約 400 個屬高危或嚴重級別。

如果這些數據成立，代表 AI 可以在短時間內掃描極大型程式碼庫，速度遠高於傳統人工審計。

技術能力與測試表現

除了企業回報外，一些技術評估亦顯示 Mythos 在安全研究方面表現強勁。

英國 AI Security Institute 的測試顯示，Claude Mythos Preview 在專家級網絡安全 CTF（Capture‑the‑Flag）挑戰中成功解決 73% 題目。

CTF 是安全研究常用的測試方式，模擬真實漏洞分析與利用場景。

報告亦指出模型具備幾種進階能力：

• 發現 零日漏洞（zero‑day），即開發者尚未知道的漏洞
• 串連多個漏洞完成提權或系統入侵
• 自動生成 可運行 exploit 程式碼

這些能力通常只有頂級安全研究員才能完成。

已公開的一些漏洞例子

由於大多漏洞仍未修補，目前公開細節不多。不過已有少數例子被提及：

• OpenBSD 核心中一個存在 27 年的 TCP SACK 相關漏洞被發現。
• FFmpeg 中一個 16 年歷史的 bug，在經歷數百萬次自動測試後仍未被發現。
• 模型曾在 Linux kernel 中串連多個漏洞，實現由普通用戶權限升級至完全系統控制。

Anthropic 表示，超過 99% 發現的漏洞仍未公開修補，因此暫時不能披露更多細節。

參與 Project Glasswing 的公司

Glasswing 並不是單一公司計劃，而是一個安全合作聯盟。

已公開的參與機構包括：

• Amazon Web Services (AWS)
• Apple
• Google
• Microsoft
• NVIDIA
• Cisco
• Broadcom
• CrowdStrike
• Palo Alto Networks
• JPMorgan Chase
• Linux Foundation

連同其他機構在內，整個計劃約有 50 個合作夥伴。

這些公司會用模型掃描自己的軟件及重要開源基礎設施，然後提交漏洞並進行修補。

為何沒有公開發布

Anthropic 一直強調 Mythos 不公開的一個核心原因：

同樣的能力既可以用來 防禦，也可以被用來 攻擊。

如果任何人都能使用一個能自動發現零日漏洞並生成 exploit 的 AI，網絡攻擊的門檻可能會大幅降低。

因此公司選擇先透過受控合作模式，嘗試在 AI 普及前修補更多關鍵軟件漏洞。

安全界的質疑與爭議

儘管數字看起來非常震撼，安全研究社群仍提出幾個疑問。

1. 外部驗證有限
目前很多關鍵數據（例如 10,000 個漏洞）主要來自 Anthropic 自身報告。由於大多漏洞仍未公開，外界難以立即驗證。

2. 是否真正突破仍有爭議
部分研究人員表示，用現有公開模型加上一些工具，也可能重現類似的漏洞研究能力。

3. 真實修補率尚未清楚
目前公開資料中，對於 AI 發現的漏洞有多少最終被確認與修補，仍缺乏完整統計。

總結

如果 Anthropic 的數據最終被證實，Project Glasswing 可能是史上最大規模的 AI 輔助漏洞研究計劃之一。

單單第一個月，計劃就據報發現 10,000 多個高危安全漏洞。

不過，由於大部分漏洞仍未公開，安全界仍需要更多時間與資料去判斷：

這究竟是一個真正的技術突破，還是只是 AI 在安全分析領域加速發展的一個早期例子。

可以肯定的是——AI 正開始成為軟件安全研究中非常強大的工具。

Anthropic 之所以沒有公開模型，是因為這些能力如果被濫用，也可能被黑客用來大規模發動網絡攻擊。

首月成果：發現超過 10,000 個漏洞

Anthropic 公布的第一份進度更新，數字相當驚人：

• 約 50 個合作機構參與計劃。
• 合共發現 10,000 多個高危或嚴重漏洞。
• 多數機構在第一個月已各自找到 數百個高危漏洞。
• 有些團隊表示 漏洞發現速度提升超過 10 倍。

其中一個具體例子是 Cloudflare。該公司表示利用 Mythos 在其核心服務中發現約 2,000 個 bug，當中 約 400 個屬高危或嚴重級別。

如果這些數據成立，代表 AI 可以在短時間內掃描極大型程式碼庫，速度遠高於傳統人工審計。

技術能力與測試表現

除了企業回報外，一些技術評估亦顯示 Mythos 在安全研究方面表現強勁。

英國 AI Security Institute 的測試顯示，Claude Mythos Preview 在專家級網絡安全 CTF（Capture‑the‑Flag）挑戰中成功解決 73% 題目。

CTF 是安全研究常用的測試方式，模擬真實漏洞分析與利用場景。

報告亦指出模型具備幾種進階能力：

• 發現 零日漏洞（zero‑day），即開發者尚未知道的漏洞
• 串連多個漏洞完成提權或系統入侵
• 自動生成 可運行 exploit 程式碼

這些能力通常只有頂級安全研究員才能完成。

已公開的一些漏洞例子

由於大多漏洞仍未修補，目前公開細節不多。不過已有少數例子被提及：

• OpenBSD 核心中一個存在 27 年的 TCP SACK 相關漏洞被發現。
• FFmpeg 中一個 16 年歷史的 bug，在經歷數百萬次自動測試後仍未被發現。
• 模型曾在 Linux kernel 中串連多個漏洞，實現由普通用戶權限升級至完全系統控制。

Anthropic 表示，超過 99% 發現的漏洞仍未公開修補，因此暫時不能披露更多細節。

參與 Project Glasswing 的公司

Glasswing 並不是單一公司計劃，而是一個安全合作聯盟。

已公開的參與機構包括：

• Amazon Web Services (AWS)
• Apple
• Google
• Microsoft
• NVIDIA
• Cisco
• Broadcom
• CrowdStrike
• Palo Alto Networks
• JPMorgan Chase
• Linux Foundation

連同其他機構在內，整個計劃約有 50 個合作夥伴。

這些公司會用模型掃描自己的軟件及重要開源基礎設施，然後提交漏洞並進行修補。

為何沒有公開發布

Anthropic 一直強調 Mythos 不公開的一個核心原因：

同樣的能力既可以用來 防禦，也可以被用來 攻擊。

如果任何人都能使用一個能自動發現零日漏洞並生成 exploit 的 AI，網絡攻擊的門檻可能會大幅降低。

因此公司選擇先透過受控合作模式，嘗試在 AI 普及前修補更多關鍵軟件漏洞。

安全界的質疑與爭議

儘管數字看起來非常震撼，安全研究社群仍提出幾個疑問。

1. 外部驗證有限
目前很多關鍵數據（例如 10,000 個漏洞）主要來自 Anthropic 自身報告。由於大多漏洞仍未公開，外界難以立即驗證。

2. 是否真正突破仍有爭議
部分研究人員表示，用現有公開模型加上一些工具，也可能重現類似的漏洞研究能力。

3. 真實修補率尚未清楚
目前公開資料中，對於 AI 發現的漏洞有多少最終被確認與修補，仍缺乏完整統計。

總結

如果 Anthropic 的數據最終被證實，Project Glasswing 可能是史上最大規模的 AI 輔助漏洞研究計劃之一。

單單第一個月，計劃就據報發現 10,000 多個高危安全漏洞。

不過，由於大部分漏洞仍未公開，安全界仍需要更多時間與資料去判斷：

這究竟是一個真正的技術突破，還是只是 AI 在安全分析領域加速發展的一個早期例子。

可以肯定的是——AI 正開始成為軟件安全研究中非常強大的工具。