{"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\/pt\/blog\/news\/ai-model-claude-opus-4-6-vyyavila-bolee-500-ranee-neizvestnyh-uyazvimostej","title":{"rendered":"O modelo de IA Claude Opus 4.6 revelou mais de 500 vulnerabilidades anteriormente desconhecidas","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

A empresa Anthropic anunciou a amplia\u00e7\u00e3o das capacidades do modelo de IA Claude Opus 4.6 para busca de vulnerabilidades no c\u00f3digo e compartilhou os resultados de um experimento, no qual foram identificadas mais de 500 vulnerabilidades (0-day) anteriormente desconhecidas nas \u00faltimas vers\u00f5es de diversos projetos de c\u00f3digo aberto. O trabalho foi focado na busca de vulnerabilidades relacionadas a problemas de gerenciamento de mem\u00f3ria, pois \u00e9 mais f\u00e1cil verificar sua presen\u00e7a. Todas as vulnerabilidades identificadas foram classificadas como de alto n\u00edvel de risco. Cada vulnerabilidade foi verificada manualmente e confirmada por funcion\u00e1rios da Anthropic ou pesquisadores de seguran\u00e7a externos contratados. <\/p>\n

Para a an\u00e1lise das vulnerabilidades, foram utilizadas bases de c\u00f3digo de populares projetos de c\u00f3digo aberto que est\u00e3o h\u00e1 muito tempo em teste cont\u00ednuo de fuzzing no servi\u00e7o OSS-Fuzz. Ao contr\u00e1rio do teste de fuzzing, onde \u00e9 gerado um fluxo de diversas combina\u00e7\u00f5es aleat\u00f3rias de dados de entrada, o modelo de IA tentou analisar o c\u00f3digo, levando em considera\u00e7\u00e3o corre\u00e7\u00f5es passadas para identificar erros n\u00e3o resolvidos semelhantes, destacando padr\u00f5es problem\u00e1ticos e inferindo logicamente quais dados de entrada poderiam interromper a execu\u00e7\u00e3o. <\/p>\n

As informa\u00e7\u00f5es sobre as vulnerabilidades identificadas durante o experimento j\u00e1 come\u00e7aram a ser repassadas aos mantenedores, com os quais est\u00e3o sendo realizadas colabora\u00e7\u00f5es para a implementa\u00e7\u00e3o de corre\u00e7\u00f5es. Para ajudar os mantenedores durante a verifica\u00e7\u00e3o, foram desenvolvidos manualmente patches para corrigir os problemas identificados. Como exemplo, foram citadas tr\u00eas vulnerabilidades no GhostScript, OpenSC e CGIF, que, no momento da publica\u00e7\u00e3o, foram corrigidas pelos mantenedores. <\/p>\n

A configura\u00e7\u00e3o utilizada para identificar problemas n\u00e3o se assemelhava aos sistemas tradicionais de busca autom\u00e1tica de vulnerabilidades \u2014 o modelo Claude Opus 4.6 teve acesso a m\u00e1quina virtual<\/a>, onde al\u00e9m do c\u00f3digo analisado foram instaladas ferramentas padr\u00e3o para desenvolvedores (coreutils, Python, etc.) e utilit\u00e1rios para depura\u00e7\u00e3o e an\u00e1lise de vulnerabilidades (incluindo ferramentas para testes de fuzzing). O modelo n\u00e3o recebeu instru\u00e7\u00f5es claras sobre como usar essas ferramentas nem informa\u00e7\u00f5es espec\u00edficas sobre m\u00e9todos de busca de vulnerabilidades. O modelo apenas recebeu a tarefa e teve a oportunidade de refletir sobre a melhor forma de utilizar as ferramentas dispon\u00edveis. <\/p>\n

Na busca por vulnerabilidades no GhostScript, a IA come\u00e7ou tentando realizar testes de fuzzing, mas quando isso n\u00e3o trouxe resultados, passou a analisar o c\u00f3digo. A an\u00e1lise de c\u00f3digo tamb\u00e9m n\u00e3o obteve sucesso e ent\u00e3o o modelo come\u00e7ou a estudar o hist\u00f3rico de mudan\u00e7as no Git, onde notou em um dos commits uma men\u00e7\u00e3o \u00e0 verifica\u00e7\u00e3o de limites de buffer. Ap\u00f3s examinar o commit, o modelo identificou que a corre\u00e7\u00e3o adicionava uma verifica\u00e7\u00e3o ausente dos limites de buffer ao processar fontes. <\/p>\n

Em seguida, o modelo identificou o c\u00f3digo que existia antes da corre\u00e7\u00e3o e tentou encontrar no restante do c\u00f3digo padr\u00f5es semelhantes de uso da fun\u00e7\u00e3o problem\u00e1tica, que ainda permaneciam sem corre\u00e7\u00e3o. Como resultado, no arquivo gdevpsfx.c foi encontrado uma chamada da fun\u00e7\u00e3o gs_type1_blend sem a verifica\u00e7\u00e3o da validade dos valores. No final, o modelo selecionou o conte\u00fado de um arquivo cuja manipula\u00e7\u00e3o resultou em um encerramento inesperado devido \u00e0 grava\u00e7\u00e3o de dados fora da \u00e1rea de mem\u00f3ria alocada. <\/p>\n

Na CGIF, a IA partiu do princ\u00edpio de que ao descompactar arquivos GIF, a biblioteca considerava que o tamanho dos dados compactados era sempre menor que os descompactados. A busca por vulnerabilidades se concentrou em determinar as condi\u00e7\u00f5es sob as quais os dados compactados pelo algoritmo LZW seriam maiores que os descompactados. Essas condi\u00e7\u00f5es foram encontradas e a IA conseguiu gerar um arquivo GIT, cuja manipula\u00e7\u00e3o levou a um estouro de buffer. No OpenSC, o problema foi identificado ap\u00f3s a an\u00e1lise do uso no c\u00f3digo de fun\u00e7\u00f5es potencialmente perigosas como strrchr e strcat. <\/p>\n

Observa-se que os modelos de linguagem alcan\u00e7aram um n\u00edvel que permite identificar vulnerabilidades desconhecidas at\u00e9 ent\u00e3o, e em breve ir\u00e3o superar os especialistas em seguran\u00e7a em termos de velocidade e escala na busca por vulnerabilidades. Espera-se que o aumento no n\u00famero de vulnerabilidades identificadas exija uma reforma nos processos de divulga\u00e7\u00e3o, j\u00e1 que os 90 dias atualmente dedicados \u00e0 corre\u00e7\u00e3o ser\u00e3o insuficientes.
\n
Fonte: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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