Anthropic发布Claude攻击面缩减研究

Anthropic 发布研究，展示如何利用 Claude 进行自动化代码攻击面分析与缩减。该研究在 25 个开源项目中发现了 493 个问题，核心方法是通过 AI 模型映射可达代码，并移除或限制部署中无需暴露的部分。 Claude 识别出默认配置中不必要的可达代码、静默削弱安全控制的配置组合以及早期可达性风险。例如，在 OpenSSH 中发现约 4,500 行未认证客户端可触达的实验性代码。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。