AnthropicのProject Glasswingは、数千件の高およびクリティカルな重要度の脆弱性を特定することを目的としていたが、プロジェクトに帰属する442件のCVEのうち、これまでに野外で悪用されたのはわずか2件であった。これは0.45%の悪用率を意味しており、プロジェクトの初期の発表内容と比較して、その発見結果の実質的な影響について疑問を投げかけている。

Anthropicによって発見され、野外で悪用された脆弱性の数を示すチャート。
Project Glasswingによって特定された脆弱性のうち、野外で悪用されたのはごく一部である。www.vulncheck.com

この画像は、プロジェクトに帰属する442件のCVEの低い悪用率(0.45%)を説明している。

AnthropicのProject Glasswingに帰属するCVEの視覚的表現。
Anthropicの脆弱性発見の取り組みに帰属するCVEの量を追跡。www.vulncheck.com

この画像は、プロジェクトに帰属する442件のCVEに関する議論をサポートしている。

発見と修正の間の乖離

Project Glasswingは、数千件の高重要度脆弱性を責任を持って開示することを目的に2026年4月に開始された。しかし、現在のデータは発見と実際の修正の間の乖離が拡大していることを示している。Anthropicによって報告された37,966件の発見のうち、発見から公開された修正へと移行したのはごく一部に過ぎない。

Anthropic Ledger Status (Nov 2, 2026): 総発見数 37,966; 公開済み 7,349; 修正済み 217
Anthropic Ledger Status (Nov 2, 2026)vulncheck.com

HN Digestによる図表(vulncheck.comの報告数に基づく。数値はソースの記載通り)。

9月から11月の間に、プロジェクトの台帳は約12,000件の発見を増加させたが、記録された新しい修正はわずか15件であった。この同じ期間中、重複としてマークされた発見の数は2件から1,600件以上に増加しており、多くの発見が他者によって特定されているか、あるいは重複していることを示唆している。

発見と修正を示すAnthropicの詳細な台帳更新。
発見の増加と修正数の対比を示すAnthropicの11月台帳更新。www.vulncheck.com

この画像は、台帳データに記載されている発見と修正の間の拡大する乖離を視覚化している。

「2ヶ月間で、Anthropicは約12,000件の発見を追加したが、修正されたのはわずか15件であった。」

— After 7-months, Glasswing Overwelms Maintainers with Underwhelming Findings | Blog | VulnCheck

オープンソース・メンテナへの影響

人間による検証のボトルネックを管理するため、Anthropicはプロジェクトがセルフサービスによるトリアージを選択できるOSS Scannerを公開した。これにより、モデルによって生成された報告の検証負担は、影響を受けるソフトウェアのメンテナに直接転嫁されることになる。

'curl'プロジェクトによる実世界でのテストは、この負担を浮き彫りにしている。スキャナーによって公開された34件の報告のうち、19件は脆弱性ではないと判断され、6件は低重要度であることが確認された。この高い誤検知率は、メンテナに対して、大きな影響をもたらさない報告のトリアージに多大なリソースを費やすことを強いることになる。

curlプロジェクトのために生成された脆弱性報告の視覚的要約。
curlプロジェクトにおけるOSS Scannerの実世界テストでは、高い誤検知率が明らかになった。www.vulncheck.com

この画像は、'curl'プロジェクトによるOSS Scannerの検証に関する視覚的な文脈を提供している。

重要度と正確性の不一致

Anthropicのモデルが脆弱性を評価する方法と、メンテナがそれらを認識する方法の間には、顕著な不一致がある。過去数ヶ月間、Claudeは台帳の発見の91.5%をクリティカルまたは高重要度と評価したが、メンテナはそれらの発見のうちわずか51.3%を同じ重要度レベルとして評価した。

さらに、Anthropicが主張する真陽性率は94.2%に上昇した一方で、取り下げられた発見や重複する発見が同時に増加していることは、「真陽性」の計算方法における潜在的なフィードバックループを示唆している。まだ公開されていない80%の発見が、修正の欠如、妥当性の欠如、あるいはその他の要因によって保留されているのかは依然として不明である。

Hacker Newsの読者の反応

  • 代替案: あるコメント投稿者は、このデータは公開された脆弱性のわずかなサブセットを反映しているだけであり、まだ公開禁止(エンバーゴ)下にある発見を考慮していないため、分析に欠陥がある可能性があると主張した。 コメント ↗
  • 懐疑的: 数人のコメント投稿者は、記事の結論に対して懐疑的な見方を示し、統計データは著者の主張とは正反対のことを示唆している可能性がある、あるいは発見内容が特定の企業のビジネスモデルと密接に一致している可能性があると指摘した。 コメント ↗
  • 懐疑的: 別の読者は、もしAIが脆弱性を修正することよりも発見することにおいて大幅に優れているのであれば、システムのセキュリティ確保をより困難にする可能性があるという懸念を表明した。 コメント ↗

Hacker Newsのスレッドで出た意見の要約です。事実として検証されたものではありません。 議論の全文を読む ↗