Anthropic 用 Claude 扫描 25 个开源项目,发现 493 个攻击面问题
Anthropic Research · rss · 2026-10-20
Anthropic Frontier Red Team 发布研究,探索用 AI 做「攻击面分析与缩减」:与其逐个找漏洞,不如用 Claude 找出部署中不必要的可达代码,将其移到认证之后或默认关闭,从而降低未知漏洞(包括可能在被活跃利用的漏洞)的严重性。
方法:聚焦三类问题——默认配置下可达但无用的代码、单独合理但组合出问题的配置对(如静默关闭安全控制)、在安全控制(如认证)之前就执行的早期可达代码。
实验与结果:对 25 个开源项目(500 万+ 行代码,C/C++/Java/PHP/Python)分析,Claude 清点了 1.7 万+ 配置项,其中 3842 个安全相关,共发现 493 个问题:
- 11 个 Gated(需认证)项目全部存在非预期可达代码:93 个默认配置下不必要的认证前暴露面、37 处认证前执行/记录状态、61 种会静默削弱认证前控制的配置组合。
- 162 个无警告且无文档的安全敏感配置组合,其中 94 个会静默关闭安全控制,68 个为机制不一致(如配置显示已禁用但监听器仍可达)。
- 还发现同一反模式独立出现在 4 个不相关项目:用主机名/通配符写访问规则,但反向 DNS 查询默认关闭时比较会失效。
结论:攻击面缩减能不用找出具体漏洞就显著提升软件安全,且经济上可行,开发者可将类似方法用于自己的代码。
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