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标题: 玻璃之翼降临——Glasswing计划与Claude的Mythos Preview [打印本页]

作者: xiejin77    时间: 2026-4-9 07:45
标题: 玻璃之翼降临——Glasswing计划与Claude的Mythos Preview
玻璃之翼降临——Glasswing计划与Claude的Mythos Preview
4 ~4 n  \0 E, |( `6 E4 p. ~# X7 w4 {. j# ?* v+ I# A

; z) N' b0 e- A+ p5 |3 I一个预览版的AI大模型刚刚挖出了一个尘封27年的漏洞,然后11家科技巨头都坐不住了……8 X/ j: ?# F& Z' ^: D/ R% _
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故事是这样的。
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我今天看到这个新闻,看完之后愣了好几秒。! k- M" Z- P! A
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一家叫OpenBSD的公司——做操作系统的,算是安全领域的老前辈——他们有一个漏洞,在代码里躺了整整27年。1998年写进去的,没人发现。
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结果被一个AI模型给挖出来了。
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这肯定不是那种"我们用AI扫了一下代码库发现了问题"的挖出来。而是那种"这个漏洞藏在最核心的地方,所有传统工具都扫过5百万次,一次都没报过警"的条件下挖出来。, S- v: j" h; {& O
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然后,这个AI模型,顺手还把FFmpeg里一个16年的漏洞也给挖了。/ U8 x+ h/ i& ?& l2 b% R; r
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FFmpeg,音视频处理领域最最最核心的基础设施。全世界的视频播放器、浏览器、直播平台,有几个不是建立在FFmpeg之上的?这个漏洞在里面藏了16年。5百万次自动化测试,没一次报过警。
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然后呢?; Z5 j6 L8 @/ i) J5 I7 {: |# K
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然后,11家全球最大的科技公司——Google、Microsoft、Apple、NVIDIA、CrowdStrike、JPMorganChase、Google等等——坐下来,说了一句话:我们一起出钱,让这个AI模型,能被全世界的安全研究员用上。
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4 f1 A3 F2 L" {! I9 u' O这个项目,叫Glasswing。
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, A& \0 g) `' W( X4 ^glasswing
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先说清楚Glasswing是什么。7 L  x0 C" G7 X$ L: Z
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简单说,它是一个AI安全联盟。发起方是Anthropic,加入方是一堆哪怕是不关注技术领域也叫得出名字的科技巨头。它的核心,是一个叫Claude Mythos Preview的模型——注意是Preview(预览版),就是还没正式发布的那个版本——专门训练来挖漏洞的。
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有多强呢?1 M& Z4 \# c/ @9 s

1 I5 S# ^# _2 A7 h7 c$ F# jCyberGym基准测试,83.1%。作为对比,Claude Opus 4.6,得分是66.6%。不是Claude Opus 4.5,是Claude Opus 4.6,Anthropic目前最强模型。- a: g' \: I5 f: H+ C9 K9 t, m; z

3 q) F* {2 B, Y( s$ N* f9 Z, HSWE-bench Verified,93.9%。还是SWE-bench Verified,不是那个容易一点的版本。Claude Opus 4.6是80.8%。* `! H, [! v, ?

3 u$ o  T3 C3 j" x% ?- ^6 y9 ^( G差了13个百分点。
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你说这13个百分点意味着什么?
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2 k' d. g0 X) J意味着,传统扫描工具漏掉的那些最刁钻的漏洞——那些藏在层层调用关系里、藏在异常分支里、藏在并发边界条件里的漏洞——Mythos Preview能找到。4 M  L# G4 u" P

4 Z+ y$ J& ^8 K" o% f意味着,27年的OpenBSD,16年的FFmpeg,以后可能不会再有了。; t) [4 p4 l) N: q
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或者说,这种级别的漏洞发现速度,会比以前快几个数量级。
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7 F5 O1 A+ L+ v) v: Z2 Q说到这个OpenBSD的漏洞,我必须展开讲一下,因为这个例子太有意思了。
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OpenBSD是个什么存在?+ m, S$ f1 R# A5 ?

8 @# ]0 e. r0 O它是BSD操作系统的一个分支,最核心的设计哲学就是安全。代码审计之严格,在整个开源社区都是有名的。很多安全研究员的信仰级操作系统。
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# j+ z0 M3 v1 z3 E  `这样的项目,代码审计了多少年了?二十多年。4 |) \) |& E6 L

8 a5 d! H$ t& a$ s然后,一个漏洞,在里面躺了27年。
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9 {" L6 H3 Y9 P这说明什么?6 I; x0 \5 X! _; y& a" Q" z
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不是OpenBSD的人不行,是传统的审计方式有盲区。任何人工审计,只要时间足够长、人足够累、代码足够复杂,就一定会有漏洞漏过去。这是人性的边界,不是能力的边界。
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) Q" I) V. x9 H8 i! l* [( q2 R( }; @但AI不一样。AI不会累。AI不会因为审了三个月之后注意力下降。AI可以在几个小时之内,把整个代码库的所有调用路径、所有边界条件全部穷举一遍。
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# u: M0 E% C! v5 n1 O/ q" TMythos Preview发现的那个OpenBSD漏洞,是一个本地权限提升漏洞。攻击者如果已经拿到了一点点访问权限,可以利用这个漏洞进一步提升到root权限。) g5 l# g$ F* o* i: E
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这种漏洞可怕在哪?* e5 w0 g* @$ J, Q4 ~- M
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它不显眼。它不是那种"输入框里填个单引号就弹shell"的漏洞。它需要你对系统有相当深的理解,才能构造出触发条件。
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; ^7 [5 f9 ~" R! {& P传统扫描工具扫不出来,是因为它的payload模式不在规则库里。AI不一样,AI学的是语义理解,它不是匹配特征,它是理解代码在"想什么"。
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FFmpeg那个例子更让我震撼。: M3 X4 A+ m* v, k

$ e  s( R$ U% P$ l4 o. J16年。
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FFmpeg上一次发现这种级别的漏洞是什么时候?2009年。
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16年都没有人发现。然后Mythos Preview扫了一下,找到了。) |( `% C6 ]. F: q  v

2 Y, G* u, Y7 N+ k1 T7 |注意这个"扫了一下"的背景。SWE-bench测试集里,有大量是真实世界里的bug修复历史。FFmpeg这个bug在历史上真实存在过,是某次修复的时候被记录下来的。这意味着,Mythos Preview不仅能做代码审计,它能做的是:从海量代码里,识别出"这个写法有问题,即使目前还没有人报告过"。
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这是主动防御,不是被动响应。
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传统安全的方式是:出了事 → 分析样本 → 提取特征 → 更新规则库 → 下次能识别。9 o! Q& `$ C# ?5 t
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AI安全的方式是:不需要样本。直接读代码,告诉你这里有个洞。
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: y9 |6 F. v/ o这两者之间的差距,大概就是"等贼来了再装防盗门"和"在盖楼的时候看着图纸就告诉你这堵墙扛不住地震"的差距。' {7 [8 k( ~! }) o9 W3 A$ I

# _5 D) F: r1 w" x2 m% S9 K  J$ g现在说说大家最关心的问题:谁能用到,怎么用,花多少钱。* z" c$ @/ i2 g8 e
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Glasswing的AI能力,现在跑在三个平台上:Amazon Bedrock、Google Vertex AI、Microsoft Foundry。
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这三个平台,恰好是AWS、Google Cloud、Azure。全球三大云服务商。- p3 d: d1 W, x* B( X  o6 K

) @; Q% N2 n, R) H, s  E你在任何一个上面,都能调用Mythos Preview的漏洞检测能力。
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价格呢?过了初始的credits之后,每百万token输入25美元,每百万token输出125美元。
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$ W. l  u, l! ?/ _7 U$ L0 ]这个价格贵不贵?
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4 B) F" [9 U0 s5 P2 K6 s& c对比一下就知道了。现在市面上做代码安全扫描的工具,像Snyk、Veracode这一类,商业扫描工具的报价大概是每个开发者每个月几十到几百美元不等。而且它们扫的是规则匹配,不是语义理解。
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3 L  v, I7 C2 P1 a, {$ \/ ]Mythos Preview能发现那些工具发现不了的漏洞。# @/ R* S) Z& f

! b3 G3 M* _  {4 f2 c这不是贵不贵的问题了,这是"有没有意识到你以前省的那些钱其实在交更多的学费"的问题。; S8 e& d/ ^$ H7 a: W6 x2 p6 l/ M

* |& D$ t2 ^; g1 J另外,Anthropic自己掏了1个亿美元的使用额度,分给联盟成员和开源社区。还额外捐了400万,250万给Alpha-Omega/OpenSSF,150万给Apache软件基金会。' ]: y: V$ z- e3 N

' l8 ~% z( ~+ @这些钱是用来干什么的?让那些没有商业利益驱动的开源项目,也能用上最好的漏洞检测能力。1 p7 Y, n0 d& P1 K0 J

5 T+ y  C+ F3 rFFmpeg就是开源的。OpenBSD也是开源的。这些项目没人给他们钱做安全审计,但他们的代码,运行在全球几十亿台设备上。
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3 N% f' ?. ~' W1 T3 [还有一个细节,我觉得特别有意思。
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漏洞发现之后,公开披露的时间是90天。* ?+ ?; P2 q. x3 k) m9 ?7 e0 g
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90天是什么概念?
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行业标准的漏洞披露窗口是90天。这个时间足够让厂商评估漏洞、制定修复方案、推送更新,但又不至于让漏洞在黑市上流通太久。
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. S& I) ~9 }  a, u但这里有一个问题:90天是针对"有人发现了漏洞"这个前提来说的。* w, m8 a: @6 G$ p' l2 |) I2 U6 B

: M# Q# x6 W# H0 Y( \Mythos Preview现在能以前所未有的速度挖出漏洞。它一天挖出来的漏洞,可能比以前整个安全社区一个月挖的还多。- z( ?* A( C& R! `. Y6 e

6 U+ t. e, Q' Z+ [' i' a这意味着,漏洞披露的节奏,整个就变了。
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以前是"挖到一个,披露一个"。现在是"AI在持续不断地挖,每90天披露一批"。
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厂商的补丁开发速度,能不能跟上AI的发现速度?
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这个,我说实话,不知道。但我觉得,这是整个Glasswing项目最值得观察的地方之一。% G3 m9 m& i2 J1 A7 d

7 }7 t; H  b3 q& o/ N9 k; l写到这儿,我突然想到了一个更大的问题。" T8 r8 j" s& @; b' D6 x
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Glasswing这个名字,本身就是一只蝴蝶的名字。玻璃翼蝴蝶。它的翅膀是透明的,像玻璃一样。
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  M* z6 z7 L# T8 _5 H透明,意味着隐藏的东西变可见了。0 z+ a) g+ \! [3 I. T

/ Y5 T4 X8 z0 ~' G2 q" |! O一只蝴蝶的翅膀是透明的,它就隐藏不了任何东西了。它在哪里,飞向哪里,所有捕食者都看得清清楚楚。: {$ Q" V* f8 [4 x9 t2 g
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这个意象,放在漏洞挖掘上,太精准了。
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! w5 \) l3 {8 m9 |8 I( [$ Q代码里那些隐藏了几十年都没人发现的漏洞,在AI的"眼睛"之下,突然就透明了。
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7 h( s$ r" [, D6 Q3 T% K以前我们说"security through obscurity"——通过隐藏来保证安全。你的代码不公开,漏洞藏在暗处,攻击者找不到。+ m0 a( u. m" m1 w+ Y* Z  S* R- B

4 [: b1 t$ p9 \, v. D; @4 a2 J但现在,只要代码存在,AI就能读。Mythos Preview不需要你的代码是开源的,它只需要能接触到代码——不管是源码、还是编译后的二进制、还是运行时的行为轨迹。
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代码越来越难藏了。或者说,代码里的漏洞越来越难藏了。
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- Q$ x2 {0 ?& l4 M2 ]9 ~( O9 W2 D: c这是一件好事吗?/ y/ x' V" c; R) {

1 a$ b# o! `! }. ^我觉得,短期内,这是一件非常非常好的事。
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全球互联网基础设施里,有多少代码是10年、20年、30年前写的?没人敢审计、没人敢动、出了问题就打补丁接着跑的,有多少?& v3 J+ O9 {- ?. A# \1 r

; _1 P' t3 G( T3 O5 p2 t这些代码就像一颗颗定时炸弹,埋在整个数字世界的基础里。8 T& F/ v9 O9 C7 u1 ?' q( a
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AI能做的是,帮我们把这些炸弹找出来,一颗一颗地拆除。
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6 i* H+ n6 h, U% F1 f  F但长期呢?/ z( Y2 q: l: q6 u! T9 a& N; f7 ?

# s3 G1 e( N: Z7 h当所有可见的漏洞都被AI清除干净之后,剩下的,是什么样的世界?/ w# M1 P8 s" p

3 H" T1 Y0 y3 Z0 F$ [; x是代码质量极高、安全性极强的一个世界?还是所有攻击者也在用同样的AI,攻击的速度和防守的速度同步提升的一个世界?! ~8 i* Z5 S4 @& t2 t' x1 S
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我也不知道。
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但有一件事我特别想强调。
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# K5 H% C) ?8 T$ q7 |这次Glasswing联盟里,有JPMorganChase,有CrowdStrike,有Palo Alto Networks。这些公司,是真正的安全重度用户。! l2 |5 y  i* z0 P# C) v% i7 S
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他们自己有能力挖漏洞吗?当然有。JPMorganChase的安全团队在全球排前列。CrowdStrike就是做安全的。2 j0 J# ?6 l/ z  v- c

6 o5 N1 m* e  y他们为什么还要加入这个联盟,用别人的AI?
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% P, J7 ]( Z  U. S: t我大胆猜测一下:因为挖漏洞这件事,规模太大了。
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" \* i2 \. i( W  h& b- N全球代码量太大了。每一家公司,即使安全团队再强,也只能覆盖自己的代码库。但外面的供应链、开源组件、合作伙伴的代码,你根本管不到。
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Mythos Preview的价值,不在于它比你的安全团队强。而在于它能同时扫所有地方。1 v8 n# Q- v8 M6 f' Y9 X5 X0 ]7 H. P

* X) G5 H" H' r这是规模效应。
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就像打补丁。手工打补丁,你只能打你知道的那些机器。自动化打补丁,你能打你所有的机器。AI扫漏洞,相当于在每一个代码提交的时候,就自动扫一遍。
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这个规模,是人类团队根本无法覆盖的。
0 y1 q1 ?- L4 O7 y5 [6 x5 v( j+ D
- v- N) z: N' H8 P5 ^9 _3 lGlasswing这个项目,还有可能往一个方向发展——成为一个独立的第三方机构。% }/ m: ]0 B3 \& Y, w" W
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什么意思?
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现在它还是Anthropic牵头、11家公司参与的联盟。但未来,它可能变成一个真正独立于任何商业公司的安全机构。它的评估结果,有公信力;它的漏洞报告,有权威性;它给出的安全评级,整个行业认。$ g. j- X1 L  O- A+ K6 ]
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类似现在的ISO认证,但针对的是代码安全。
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想想这个画面。未来的软件采购,合同里可能不只要写"符合SOC2",还要写"通过Glasswing认证,漏洞数为0"。$ R' I; s9 M- y' [
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这不是不可能的。
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当然,路还很长。现在还只是第一步。但方向是对的。
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/ l1 n- g1 u/ }( U) @/ h+ N5 j好了,写了这么多,让我最后说几句掏心窝的话。. K9 P9 E+ b9 o2 A) |, J3 w' o, D; ~
0 P/ k' }" X% h2 N+ N  T+ T
我这次看到Glasswing的新闻,第一个反应是兴奋,第二个反应是有点怕。
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5 M$ T# I- w4 g4 I兴奋是因为,我真的觉得,这是AI在安全领域做的最有价值的一件事。以前我们聊AI安全,大家想的都是"AI能不能被攻击"——对抗样本、数据投毒、模型劫持。这些很重要,但离普通开发者很远。
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这次不一样。这次是AI在帮我们发现自己的脆弱点。3 z9 v. J0 [5 t  d/ P
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这种脆弱点,我们以前不知道,或者知道但没有能力发现。AI把它们挖出来,摆在阳光下,告诉你这里需要修。3 R; _' m3 I3 `! H) T3 i
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这是AI在补人类的短板。不是在超越人类,是在帮助人类补上人类自己够不到的地方。9 j# o; K& }' i% u+ d! a) L- \" C

8 r. d" E5 p6 }5 _我怕的是什么呢?
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9 b* i8 s1 S2 x4 r/ M" i6 }我怕的是,这个工具,只有大公司用得起。
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; g7 F- ?2 R& p) J4 [AWS、Google、Microsoft,Bedrock、Vertex AI、Foundry。这些平台,都是商业平台。Cloudflare这种中型公司,可能用起来没问题。但那些真正需要安全检测的——初创公司、开源项目、十几人的小团队——他们能用到吗?3 h4 l1 {4 m2 [, s, h1 C

# M7 I" O7 I( B. d$ ]. p& W$ QAnthropic捐的那1亿美元额度够用多久?分到全世界的开源项目上,每个项目能分到多少?* G" M8 o# k2 K# k
- _/ J7 b. l% E' K
这些问题,现在还没有答案。6 y1 w) ~# P5 P! ^8 @2 N3 X

( P& ]2 N7 ]! _4 [4 A9 h1 O4 w但有一点我特别想强调。
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Glasswing这个项目,让安全这件事,第一次真正有了一种"基础设施"的可能性。
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, p% _, I' V2 ^8 |7 P4 B以前的安全,是奢侈品。你要么雇得起安全团队,要么买得起企业级扫描工具,要么你就裸奔。
+ D3 T9 c! r3 E: T$ A4 v+ x6 P8 B7 H+ P  K4 c4 i
AI改变了这个等式。Mythos Preview能发现那些企业级工具发现不了的漏洞,但它的调用成本,并没有比那些工具贵多少。% s9 |0 \$ r/ |3 \  T: \8 |0 O& p% {

% u1 h& A: [- c( E& M当漏洞挖掘的成本持续下降,当AI扫描变成每一个代码仓库的标配,我们或许真的会迎来一个更安全的互联网。
# A) C$ m1 \+ v' _) Q
7 q$ V8 e& n8 l/ x9 l7 f; a% J这一天什么时候来?我不知道。可能5年,可能10年。
  R3 ]0 A7 O/ V6 J. s
& H3 j, u8 [. u" c% G但Glasswing,让我第一次觉得,这件事不是痴人说梦了。

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作者: aniu    时间: 2026-4-9 09:53
联想到了Snowden曝光的棱镜PRISM
作者: xiejin77    时间: 2026-4-9 09:56
aniu 发表于 2026-4-9 09:53% e/ B) q* o# C6 ?
联想到了Snowden曝光的棱镜PRISM
! M0 |' U* J8 I
大模型大大降低了此类工具的门槛,之前国内的安全夺旗竞赛,几个夺冠的团队好像都用了AI,最狠的一个用了五个codex自动渗透攻击;反复迭代。




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