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Anthropic 研究用 Claude 减少代码攻击面并修复 OpenSSH 漏洞
Using Claude to reduce the attack surface of code
AI 导读
Anthropic 发布研究报告,展示利用 Claude 对 25 个开源项目(涵盖超五百万行代码)进行自动化攻击面分析,共发现 493 个问题。该方法通过识别默认配置下的非必要可达代码、配置交互导致的静默失效以及认证前的早期执行路径,在不依赖已知漏洞的前提下降低未知风险。
在 11 个 Gated(需认证)项目中,Claude 发现了 93 处非预期的预认证暴露点;在配置交互分析中,找到 162 种组合会静默关闭安全控制或产生不一致行为,其中 94 例直接禁用安全机制。OpenSSH 案例显示,其 10.4 版本中存在约 4,500 行 ML-DSA-44 实验代码可在未认证状态下被访问,占预认证代码的 16%。经报告后,维护者在 10.6 版本中完成修复,移除约五分之一的非必要可达代码。
事实:Claude 分析了 25 个项目,发现 493 个问题,OpenSSH 10.6 已应用补丁。推断:此类方法可规模化应用于其他高价值代码库。猜测:未来可能成为 CI/CD 中的标准安全环节,但具体集成方式尚待验证。
推荐理由
材料证明Claude能自动发现25个项目中493处攻击面问题,为开发者提供可验证的自动化代码审计方案。
来源:Hacker News · AI · anthropic.com