В ноябрьском препринте, автором которого является Томас Моск, сообщается, что компании, получившие ранний доступ к модели Anthropic Claude Mythos Preview в рамках проекта Glasswing, раскрыли примерно на 120 % больше уязвимостей, чем контрольная группа из 267 китайских фирм без такого доступа. Анализ охватывает период с октября 2025 по сентябрь 2026 года и показывает, что рост публичных раскрытий не сопровождался измеримым замедлением процессов исправления.

Дизайн исследования и группы сравнения

Исследование сравнивает 13 фирм‑участников, получивших доступ к Glasswing, с более широкой группой китайских компаний, которые могли использовать другие AI‑инструменты, но не модель Anthropic. Выбор в Glasswing был не случайным, а различия в национальных практиках раскрытия ограничивают возможность сделать твёрдые причинно‑следственные выводы, согласно препринту. Тем не менее относительный рост раскрытых уязвимостей примерно на 120 % наблюдается во всей выборке.

Скорость исправления остаётся стабильной

Моск изучил два основных канала исправления: патчи поставщиков, отслеживаемые Zero Day Initiative (ZDI), и исправления, включённые в основные дистрибутивы Linux, такие как Debian, Ubuntu, Red Hat и SUSE. Среди 658 уязвимостей, зарегистрированных в ZDI (по июнь 2026), и 14 855 уязвимостей в дистрибутивах Linux (по июль 2026) медианное время до исправления оставалось одним днём, а статистические тесты не выявили замедления. Анализ на уровне поставщиков исключает замедление более чем на 13 %, хотя более мелкие эффекты не исключаются.

Последствия для криптовалют и общей безопасности ПО

CryptoSlate ранее отмечал, что Bitcoin Core раскрыла три уязвимости, обнаруженные AI, после их валидации и выпуска патча, подчёркивая актуальность AI‑ассистентского поиска багов для блокчейн‑инфраструктуры. Однако исследование подчёркивает, что публичные подсчёты не учитывают нераскрытые находки и не отражают такие факторы, как установка патчей пользователями. Хотя доля раскрытых уязвимостей, известных как эксплуатируемые, снизилась в некоторых сравнениях, абсолютное число эксплуатируемых уязвимостей остаётся слишком неточным, чтобы подтвердить снижение реальных атак.

Что следует наблюдать дальше

Будущие исследования должны отслеживать потоки нераскрытых уязвимостей и скорость применения патчей конечными пользователями, особенно в секторах с высокой стоимостью, таких как криптовалюты. Понадобятся дополнительные продольные данные, чтобы определить, снижают ли AI‑обнаружения в конечном итоге уровень эксплуатации или лишь меняют сроки публичного раскрытия.