希鸥网产业观察：AI漏洞挖掘赛道正撞上一堵墙——发现能力与修复能力严重脱节。Anthropic的玻璃翼计划（Project Glasswing）运行七个月后交出的成绩单，暴露出AI安全工具从“能找”到“能修”之间的工程化断点。

网络安全公司VulnCheck于11月初发布追踪报告：截至11月初，Anthropic旗下Claude在玻璃翼计划中累计产出37966条候选漏洞，公开记录中标记为已修复的仅217条。最近两个月候选漏洞新增近1.2万条，修复记录只多了15条。漏洞撤回419条，重复项1654条。该计划今年4月启动，Anthropic宣称投入1亿美元模型使用额度与400万美元开源安全捐款，苹果、谷歌、微软、AWS、英伟达先后加入。

Anthropic官方披露另一组口径：截至11月2日，37966项候选发现中6376条经外部安全专家审核，6009项判定有效，5087项已向软件维护者报告，629项获得上游补丁。官方坦承人工验证能力构成严重瓶颈，于10月8日推出OSS Scanner服务——开源维护者可主动报名让Claude免费扫描代码，漏洞报告直发维护者，绕开Anthropic的人工审核环节。网络数据传输工具curl的维护者Daniel Stenberg在11月初再收45份报告，此前已宣布低危、中危漏洞改为GitHub公开讨论，借社区人力分摊审核。curl已公开的34份报告中，19份不构成安全漏洞，6份确认为低危。

Daniel在博客中写道：“我们的目标是别被淹死。”他同时确认，Claude今年9月挖出的curl Use-After-Free内存错误是该项目多年来较严重的漏洞之一，特定条件下恶意服务器可借此实现远程代码执行。Anthropic方面则表示，已让AI生成候选补丁，但开源项目是否采用是另一回事——审核一份AI补丁的工作量，有时接近重写一份。

希鸥网认为，AI安全工具当前卡在“专利IP模型”与“基础设施模型”之间的半成品地带：挖掘能力已具壁垒，修复闭环却仍靠人力兜底，价值交付不完整。对创业者而言，两条动作可操作：其一，若做AI安全方向，把“修复采纳率”而非“发现数量”设为产品核心指标，优先攻克补丁质量与代码可维护性；其二，若身处开源或软件供应链环节，尽早建立漏洞报告的优先级分级与自动化分流机制，避免被海量低置信度告警拖垮维护带宽。发现漏洞是能力，让漏洞被修掉才是生意。

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