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Anthropic:Newsroom(网页)·· 2026-06-02精选AI 评分72

Anthropic扩展Project Glasswing计划

Expanding Project Glasswing

AI 导读

Anthropic正将其Project Glasswing计划扩展至约150个新组织,此前首批约50个合作伙伴。新伙伴分布于十五个多国家,覆盖电力、水务、医疗、通信和硬件等关键基础设施行业。这些合作伙伴的共同点在于,其代码库若遭成功攻击,后果可能极其严重,影响或超1亿人。项目旨在利用Claude Mythos Preview等前沿模型扫描漏洞并协助修复,以应对AI驱动的网络安全挑战。同时,Anthropic推出了基于Claude Opus 4.8等公开模型的Claude Security产品,用于扫描代码并建议补丁。

推荐理由

Anthropic把AI漏洞扫描从软件公司扩展到电力、医疗等命脉行业,这是一次攻防格局的真实倾斜,安全从业者该紧盯后续。

正文 · AI 翻译

Expanding Project Glasswing

Project Glasswing是我们为保护全球最重要软件而开展的协作行动。四月初,我们宣布约有 50 家初始合作伙伴获得了 Claude Mythos Preview 的使用权限,此后他们一直在部署该模型,扫描自身代码库中的漏洞。我们最近介绍了这些合作伙伴迄今已发现超过 10,000 个高危或严重级别的安全漏洞。

我们现在正在扩大 Project Glasswing。在与我们的 Project Glasswing 合作伙伴、安全行业、开源软件维护者以及美国政府进行了数周的紧密协作之后,我们正将这一合作扩展到约 150 家新组织。每一家都需要先满足我们的安全要求,才能获得访问权限。

这一新一批组织分布在超过 15 个国家,其中大多数还为更多国家提供关键基础设施。(未来,我们打算将地理覆盖范围进一步大幅扩展。)该批次涵盖了我们初始批次中代表性不足的多个行业,例如电力、水务、医疗、通信和硬件。而且许多新合作伙伴是供应商——即那些维护着全球大量其他组织(包括政府)所依赖的代码库的公司或非营利机构。

每一位合作伙伴的共同点在于,对其代码库的成功攻击都可能是灾难性的。对于大多数合作伙伴,我们估计一次重大攻击可能影响超过 1 亿人,并对全球安全和国家安全都产生重要影响。

这次扩展是迈向我们的长期目标的下一个步骤:让 AI 使所有软件更加安全,并让我们帮助整个行业适应 AI 可能如何改变网络安全的许多核心假设。

Project Glasswing 的角色

Project Glasswing 以及 Claude Mythos Preview 的能力,在软件行业内部以及与各国政府之间,引发了关于 AI 如何改变网络安全的广泛讨论。这些讨论为我们如何扩展该项目提供了参考。它们也塑造了我们对 Project Glasswing 根本目的的思考。

具备强大网络能力的廉价、快速 AI 模型即将到来。我们希望 Project Glasswing 能推动各机构形成反映这一现实的运营规范。

Mythos Preview 延续了我们长期以来一直警告的一个长期趋势:在 6 到 12 个月内,我们预计许多其他 AI 公司也将拥有 Mythos 级模型,并且它们可能会在没有防止滥用的保障措施的情况下发布这些模型。在那种世界里,网络攻击可能会更加频繁地发生,且形式更加难以预测。网络防御者必须跟上步伐,这一点至关重要。

我们认为自己的角色有双重。第一,通过安全地提供对更好的模型、工具和通用基础设施的广泛访问,帮助软件行业适应。第二,稳步转变我们提供的支持,从发现漏洞转向披露、修复和部署已打补丁的软件。我们现在将依次讨论这两方面。

支持网络防御者

迄今为止,企业、非营利组织、维护者和研究人员都已迅速行动起来。在 Project Glasswing 启动后的最初几周内,每个成员都开始大规模使用 Mythos Preview,与其他合作伙伴共享信息和最佳实践,并与第三方合作对模型发现的漏洞进行分诊。这些组织适应新工具的方法可以、也应该被广泛复制到数百万易受网络攻击的组织和开发者之中。

为支持这一目标,我们最近发布了 Claude Security,这是一款使用我们最新公开前沿模型(如 Claude Opus 4.8)来扫描代码库并建议补丁的产品。我们还应可信安全团队的请求,发布了我们开发的工具,以帮助 Project Glasswing 的合作伙伴更快地发现漏洞。

我们打算走得更远:我们的长期目标是支持业界为强大的网络模型时代创建新的倡议、标准和基础设施。

加速打补丁及安全领域的其他工作

正如我们此前所讨论的,网络安全领域的瓶颈如今在于验证、披露和修补 Mythos 级模型所能发现的大量漏洞。

Mythos Preview 本身就能提供帮助。Project Glasswing 的许多合作伙伴现在使用该模型来编写补丁,也用于发布前检查,从源头上防止漏洞出现。像 Mythos Preview 这样的模型还可用于渗透测试(模拟网络攻击以识别漏洞可能如何被利用)、自动化威胁检测与响应,以及用内存安全语言重建遗留代码库,此外还有许多其他防御性任务。

我们正在与第三方讨论如何大幅扩大开源软件漏洞的审查与修补规模。我们也在努力分享向开源维护者披露漏洞的思路与最佳实践,目的是让这些报告更易于分类处理和采取行动。

前路

为应对这一即将到来的挑战的规模,数十万个组织、研究人员和维护者很可能需要获取最先进的网络能力与工具。

我们正在尽快安全地在通用访问中发布 Mythos 级别的能力。要做到这一点,我们需要高度稳健的防护措施,防止该模型的网络能力被滥用——这些防护措施我们(据我们所知,所有其他 AI 开发者也是如此)尚未开发出来。由于网络安全既有有益的用途也有破坏性的用途,制定既足够强大又足够精确的防护措施是一项重大挑战。

与此同时,我们计划进一步扩大 Project Glasswing——优先纳入更多关键基础设施提供商、关键开源软件的维护者以及安全测试人员。我们打算让未来的扩展覆盖美国及海外的组织,正如本次扩展所做的那样。我们还打算扩大我们的 Cyber Verification Program,该计划将向更多组织授予 Mythos 级能力,用于特定的网络防御任务。

未来,前沿模型的发布将变得日益高风险。各领域的能力都将持续提升,包括许多像网络安全这样既能赋能攻击者、也能赋能防御者的领域。这不会是我们最后一次需要面对这样的挑战。但 Project Glasswing 已经让我们学到了大量关于当模型跨越重要能力阈值时该如何应对的经验。如果我们取得成功,我们希望为防御者带来持久的优势。

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