{"id":157454,"date":"2026-02-08T11:12:03","date_gmt":"2026-02-08T09:12:03","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/ai-model-claude-opus-4-6-vyyavila-bolee-500-ranee-neizvestnyh-uyazvimostej"},"modified":"2026-02-08T11:12:03","modified_gmt":"2026-02-08T09:12:03","slug":"ai-model-claude-opus-4-6-vyyavila-bolee-500-ranee-neizvestnyh-uyazvimostej","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/it\/blog\/news\/ai-model-claude-opus-4-6-vyyavila-bolee-500-ranee-neizvestnyh-uyazvimostej","title":{"rendered":"Il modello AI Claude Opus 4.6 ha identificato oltre 500 vulnerabilit\u00e0 precedentemente sconosciute","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

L'azienda Anthropic ha annunciato l'espansione delle capacit\u00e0 del modello AI Claude Opus 4.6 nella ricerca di vulnerabilit\u00e0 nel codice e ha condiviso i risultati di un esperimento, nel quale sono state identificate oltre 500 vulnerabilit\u00e0 (0-day) precedentemente sconosciute nelle ultime versioni di vari progetti open source. Il lavoro si \u00e8 concentrato sulla ricerca di vulnerabilit\u00e0 causate da problemi di gestione della memoria, essendo pi\u00f9 facile verificarne la presenza. A tutte le vulnerabilit\u00e0 identificate \u00e8 stato attribuito un alto livello di pericolo. Ogni vulnerabilit\u00e0 \u00e8 stata verificata manualmente e confermata da dipendenti di Anthropic o da ricercatori di sicurezza esterni coinvolti. <\/p>\n

Per l'analisi delle vulnerabilit\u00e0 sono state utilizzate le basi di codice di progetti open source popolari, che da tempo subiscono test di fuzzing continuo tramite il servizio OSS-Fuzz. A differenza del test di fuzzing, nel quale si genera un flusso di combinazioni casuali di dati di input, il modello AI ha cercato di analizzare il codice tenendo conto delle correzioni passate per identificare simili errori non risolti, evidenziando schemi problematici e deducendo logicamente quali dati di input potessero interrompere il normale svolgimento. <\/p>\n

Le informazioni sulle vulnerabilit\u00e0 identificate durante l'esperimento sono gi\u00e0 state iniziate a trasmettere ai curatori, con cui \u00e8 in corso una collaborazione per l'implementazione delle correzioni. Per assistere i curatori, sono stati sviluppati manualmente dei patch per correggere i problemi identificati. Come esempio, sono state segnalate tre vulnerabilit\u00e0 in GhostScript, OpenSC e CGIF, che al momento della pubblicazione sono state risolte dai curatori. <\/p>\n

La configurazione utilizzata per identificare i problemi non era simile ai tradizionali sistemi di ricerca automatica delle vulnerabilit\u00e0 \u2014 il modello Claude Opus 4.6 ha fornito accesso a macchina virtuale<\/a>, all'interno del quale oltre al codice in esame erano stati installati strumenti tipici per sviluppatori (coreutils, Python, ecc.) e utilit\u00e0 per il debug e l'analisi delle vulnerabilit\u00e0 (compresi strumenti per il fuzzing). Al modello non \u00e8 stata fornita una chiara istruzione per l'uso di questi strumenti e non sono state fornite informazioni specifiche sui metodi di ricerca delle vulnerabilit\u00e0. Al modello \u00e8 stato semplicemente assegnato un compito e gli \u00e8 stata data la possibilit\u00e0 di ragionare autonomamente sull'uso ottimale degli strumenti disponibili. <\/p>\n

Nella ricerca di vulnerabilit\u00e0 in GhostScript, il modello AI ha inizialmente tentato di eseguire un test di fuzzing, ma quando questo non ha portato a risultati, ha cambiato approccio passando all'analisi del codice. Anche l'analisi del codice non ha dato risultati, e quindi il modello ha iniziato a studiare la cronologia delle modifiche in git, notando in uno dei commit menzioni a controlli sui limiti del buffer. Analizzando il commit, il modello ha determinato che la correzione aggiungeva un controllo mancante sui limiti del buffer durante l'elaborazione dei font. <\/p>\n

Successivamente, il modello ha identificato il codice che era presente prima della correzione e ha cercato di trovare nel resto del codice modelli simili nell'utilizzo della funzione problematica, rimasti non corretti. Alla fine, nel file gdevpsfx.c \u00e8 stata rilevata una chiamata alla funzione gs_type1_blend senza un controllo sulla validit\u00e0 dei valori. Infine, il modello ha selezionato il contenuto del file la cui elaborazione causava l'arresto anomalo a causa della scrittura di dati nell'area di memoria al di fuori del buffer allocato. <\/p>\n

Nel CGIF, il modello AI si \u00e8 basato sul fatto che durante il decompressaggio dei file GIF, la libreria assumeva che la dimensione dei dati compressi fosse sempre inferiore a quella dei dati decompressi. La ricerca di vulnerabilit\u00e0 si \u00e8 concentrata sulla determinazione delle condizioni in cui i dati compressi con l'algoritmo LZW risultassero maggiori dei dati decompressi. Queste condizioni sono state trovate e il modello AI \u00e8 riuscito a generare un file GIT, il cui trattamento ha portato a un overflow del buffer. In OpenSC, il problema \u00e8 stato identificato dopo aver analizzato l'uso nel codice di funzioni potenzialmente pericolose come strrchr e strcat. <\/p>\n

Si segnala che i modelli linguistici hanno raggiunto un livello tale da poter rilevare vulnerabilit\u00e0 precedentemente sconosciute, e nei prossimi tempi supereranno gli esperti di sicurezza in termini di velocit\u00e0 e ampiezza nella ricerca di vulnerabilit\u00e0. Si prevede che l'aumento del numero di vulnerabilit\u00e0 identificate richieder\u00e0 una riforma dei processi di divulgazione, poich\u00e9 i 90 giorni attualmente concessi per le correzioni saranno insufficienti.
\n
Fonte: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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