AI漏洞验证瓶颈

【背景】2026年，随着Anthropic Project Glasswing及各大实验室AI安全代理的普及，代码漏洞发现速度呈指数级增长，但“验证瓶颈”成为新危机：AI生成的海量候选漏洞远超人类或自动化系统的复核能力。

Anthropic首席信息安全官Noopur Davis指出，尽管Claude Mythos在Comcast 1.7亿行代码中发现了跨组件利用链，但“验证这些发现的数量已成为新瓶颈”。与此同时，Google数据显示纯LLM扫描真正率低于7%，Snyk发现近半数结果不可复现。为应对噪声，Anthropic、OpenAI、Cloudflare和Google均转向“发现-独立证伪-修补”的双代理架构，但开源维护者仍面临巨大压力：截至5月，Glasswing披露的1596个漏洞仅97个被确认修补，修复率不足6%。

争议在于：是继续扩大AI发现规模并依赖人工兜底，还是通过形式化方法或对抗性验证实现自动闭环？目前尚无定论。