Anthropic запускає OSS Scanner — безкоштовний ШІ-сканер вразливостей

Anthropic запустила OSS Scanner — безкоштовний сканер вразливостей із добровільною участю для критично важливих проєктів із відкритим кодом. Anthropic OSS Scanner запускає найпотужніші моделі компанії, зокрема Claude Mythos, на підключених кодових базах. Звіти надходять безпосередньо мейнтейнерам без перевірки людьми. Такий підхід дає змогу швидше виявляти проблеми, але перекладає роботу з їхнього аналізу на команди проєктів. Через 11 днів після запуску 8 жовтня Anthropic повідомила про 77 критичних і 803 серйозні знахідки, оцінені моделлю.

Коротко

Масштаб: станом на 19 жовтня прийнято 114 проєктів із приблизно 650 заявок.
Працює на: інфраструктурі Anthropic, безкоштовно. Мейнтейнери надають Dockerfile; аудити виконуються в ізольованій віртуальній машині без доступу до Інтернету.
Результативність: 85 із 97 перевірених критичних і серйозних знахідок (88%) відповідали критеріям Anthropic для розкриття.
Найкраще: лише 1 із 97 перевірених знахідок виявилася хибнопозитивною. wolfSSL повідомляє, що 72 із 74 звітів були достовірними.
Найгірше: перед передаванням звітів перевірки людьми немає. 11 із 97 перевірених знахідок дублювали відомі проблеми; мейнтейнери повідомляють про завищену серйозність.

Що таке Anthropic OSS Scanner?

OSS Scanner — це безкоштовний застосунок Anthropic, який періодично перевіряє репозиторії з відкритим кодом за допомогою найпотужніших моделей компанії. Його спільно розробляють команди Frontier Red Team і Safeguards Research. Дизайн запозичує підхід Google OSS-Fuzz, але замість фазерів використовує мовні моделі.

Головна мета — усунути вузьке місце у процесі перевірки. За 6 місяців моделі Anthropic виявили понад 29 000 потенційних вразливостей. Люди-перевіряльники проаналізували приблизно 6 000 із них. Ще майже 5 000 звітів надсилали безпосередньо мейнтейнерам, які просили надсилати все — перевірене чи ні. OSS Scanner перетворює цей ситуативний запит на програму з добровільною участю.

Як працює OSS Scanner?

Основні мейнтейнери долучаються, створюючи pull request у anthropics/oss-scanner. PR додає файл projects/<project>/project.yaml, створений на основі шаблону проєкту.

Обов’язкові поля: repo, primary_contact і шлях до Dockerfile.
Необов’язкові поля: threat_model, pgp для зашифрованих звітів, auto_ccs, homepage і disabled.

Dockerfile збирає проєкт із доступом до мережі. Потім віртуальна машина переходить до мережі без доступу до Інтернету для проведення аудиту. Агенти в конвеєрі повторно перевіряють помилки, аналізують першопричини та пропонують виправлення.

Кожен звіт містить відтворювач проблеми та пояснення помилки. Якщо можливо, він також містить бісекцію до коміту, який її спричинив. За наявності додається потенційне виправлення.

Необов’язковий файл threat_model.md визначає ворожі вхідні дані, код поза межами аналізу та шкалу серйозності. Без нього сканер робить припущення.

Наскільки точні звіти OSS Scanner?

Команда Anthropic попросила своїх тестувальників на проникнення перевірити 97 критичних і серйозних знахідок у 48 проєктах.

85 (88%) відповідали критеріям процесу скоординованого розкриття вразливостей (CVD) Anthropic.
11 були реальними, але дублювали відомі проблеми або інші знахідки сканування.
1 виявилася недійсною.

Дані від мейнтейнерів вказують у тому самому напрямку. wolfSSL отримав 74 звіти; усі, крім 2, були достовірними, а 5 стали CVE. curl виправив CVE-2026-92392 — серйозну вразливість HTTP/2 типу use-after-free під час завантаження. Вона зачіпає curl версій від 8.12.0 до 8.22.0 і виправлена у версії 8.23.0, випущеній 14 жовтня 2026 року.

Anthropic пов’язує строки з прогресом у тестах. У CyberGym великі мовні моделі перейшли від виявлення менш ніж 20% вразливостей до понад 85%. На ширшій панелі CVD станом на 2 жовтня зазначено 6 157 розкритих вразливостей у 591 проєкті. 516 із них виправлено.

OSS Scanner у порівнянні з іншими програмами безпеки відкритого коду

Функція	Anthropic OSS Scanner	Google OSS-Fuzz	OpenAI Codex for OSS	Google DeepMind CodeMender
Підхід	Агенти LLM (Claude Mythos та інші) перевіряють вихідний код	Фазинг: libFuzzer, AFL++, Honggfuzz і санітайзери	Агент Codex Security, якого запускають схвалені мейнтейнери	Агент Gemini Deep Think знаходить і виправляє помилки
Вартість для мейнтейнерів	Безкоштовно; Anthropic покриває всі витрати	Безкоштовно	Схвалені мейнтейнери отримують ChatGPT Pro, кредити API та умовний доступ до Codex Security	Не розголошується
Долучення	PR із project.yaml і Dockerfile	PR із файлами проєкту до google/oss-fuzz	Заявка, яку перевіряє OpenAI	Не розголошується (дослідницький проєкт)
Перевірка людьми до того, як мейнтейнер побачить звіт	Ні	Не розголошується	Мейнтейнер запускає та перевіряє сканування	Так, кожне виправлення до передавання в upstream
Вміст звіту	Відтворювач, пояснення, бісекція, потенційне виправлення	Звіти про збої з відтворювачами	Знахідки з перевіркою та виправленнями	Виправлення надсилаються в upstream
Кінцевий термін розкриття	Відсутній для неперевірених знахідок	90 днів або до випуску виправлення плюс 14-денний пільговий період	Не розголошується	Не розголошується
Опубліковані результати	77 критичних і 803 серйозні знахідки, оцінені моделлю, за 11 днів	Понад 13 000 вразливостей, 50 000 помилок, 1 000 проєктів (травень 2025 року)	14 CVE у проєктах із відкритим кодом	72 виправлення безпеки передано в upstream (жовтень 2025 року)
Дані про точність	88% із 97 перевірених критичних/серйозних знахідок були достовірними	Не розголошується	Кількість хибнопозитивних результатів у бета-версії зменшилася більш ніж на 50%	Не розголошується

Основні висновки

OSS Scanner надає критично важливим проєктам із відкритим кодом безкоштовні аудити за допомогою Claude Mythos.
Звіти не проходять перевірку людьми; 88% із 97 перевірених критичних/серйозних знахідок були достовірними.
За перші 11 днів: 77 критичних і 803 серйозні знахідки, оцінені моделлю.
Долучення відбувається через PR із Dockerfile; аудити виконуються офлайн.
До неперевірених знахідок 90-денний термін не застосовується.

Перегляньте публікацію про запуск, розділ поширених запитань про OSS Scanner і репозиторій на GitHub. Також підписуйтеся на нас у Twitter і не забудьте приєднатися до нашого сабреддіту про машинне навчання зі 150+ тисячами учасників та підписатися на нашу розсилку. Стривайте! Ви є в Telegram? тепер ви також можете приєднатися до нас у Telegram.

Потрібно співпрацювати з нами для просування вашого репозиторію на GitHub, сторінки на Hugging Face, випуску продукту, вебінару тощо? Зв’яжіться з нами

Перекладено автоматично з англійської. Оригінал статті — за посиланням нижче.