Claude знайшов 29 000 можливих вразливостей у відкритому коді, з них лише 516 було виправлено

Пошук помилок за допомогою AI у великому масштабі

Модель Anthropic Claude AI виявила 29 000 можливих вразливостей у програмах з відкритим кодом, згідно з звітом, опублікованим The New Stack 11 жовтня 2026 року. Результати показують, що AI відіграє все важливішу роль в автоматизованому аналізі коду та виявленні вразливостей в екосистемі відкритого коду.

Звіт, написений Амандою Касуел, підкреслює як потенціал великих мовних моделей, так і їх обмеження при перевірці баз коду на помилки. Щоправда, величезна кількість виявлених Claude можливих проблем демонструє масштабованість аудиту на основі AI, однак порівняно невелика кількість підтверджених виправлень вказує на те, що перевірка людиною залишається критичною перепоною у процесі усунення вразливостей.

Виправлено лише невелику частину

З 29 000 можливих вразливостей, виявлених Claude, виправлено лише 516. Це означає, що менше двох відсотків виявлених проблем було вирішено, а більшість можливих вразливостей залишається неусуненою.

Розрив між виявленням та усуненням ставить важливі питання про те, як проекти відкритого коду оцінюють результати, створені AI. Без чітких сигналів щодо показників серйозності, можливості експлуатації чи хибних позитивних результатів, їм може бути важко визначити, які проблеми вирішувати в першу чергу. Звіт не надає деталей про конкретні перевірені проекти, типи виявлених вразливостей або критерії, що використовувалися при відборі виправлень.

Що це означає для безпеки відкритого коду

Результати відображають ширший виклик безпеці відкритого коду: здатність виявляти проблеми розвивається швидше, ніж здатність спільноти їх виправляти. Моделі на кшталт Claude можуть обробляти величезні бази коду так, як не під силу людям-аудиторам, але виявлені результати все одно потребують підтвердження та створення патчів розробниками.

У міру того, як інструменти для кодування та аудиту на основі AI стають більш поширеними, екосистемі відкритого коду знадобляться кращі процеси, які автоматично інтегруватимуть виявлені результати в наявні робочі потоки підтримки. Поки цього не станеться, велика кількість виявлених, але не виправлених проблем може залишитися постійною частиною сканування безпеки за допомогою AI.

Джерела: The New Stack