Anthropic的Claude在火狐浏览器中发现大量漏洞，预示AI将变革安全研究，但防御和攻击都需要警惕。
原文标题：Claude两周挖出火狐浏览器22个漏洞、14个高危！安全研究的游戏规则该变了？
原文作者：机器之心
冷月清谈：
怜星夜思：
2、文章提到 Claude 发现漏洞的能力远强于利用漏洞的能力，这是否意味着 AI 在安全领域的应用重点应该放在漏洞挖掘而非渗透测试上？你认为未来 AI 在网络安全领域还有哪些潜在的应用方向？
3、Anthropic 提出了“任务验证器”的概念，认为 AI 在自查时表现最佳。你认为这个思路是否具有普适性？除了安全领域，这种“AI + 验证器”的模式还能应用在哪些领域？
原文内容
近日，Anthropic 公布了一组惊人的数字，在与 Mozilla 公司进行合作，测试旗下模型 Claude Opus 4.6 发现漏洞能力的过程中，两周内，就找出 Mozilla 公司「火狐」（Firefox）浏览器中 22 个不同的漏洞，其中 14 个是「高危漏洞」级别，而这几乎是 Mozilla 2025 年修复的全部「高危漏洞」的五分之一。
换句话说：AI 正以极快的速度帮助人类检测出严重的安全漏洞。
此消息一出，引起网友热议。
网友 sunxiayi 认为，Claude 能够在两周内发现如此多数量的漏洞真是「疯狂」，「这基本上相当于整个安全团队的季度工作。」
而在 AI 如何疯狂、高效的工作能力面前，人类安全工程师似乎在失去竞争优势。
网友则认为，Claude 的这一战绩无疑是在表明，当下大家正在经历从「AI 辅助编程」到「AI 从根本上改变安全研究运作方式」的转变。而这种规模的自动化漏洞能力，也就意味着，每一个代码库在 AI 扫描面前都将变得「透明」。
同样，也有网友表示担忧，短时间内能够找到安全漏洞固然让人印象深刻，但更令人担忧的是，「这对进攻端意味着什么？」如果一个模型能在如此短的时间内发现 Firefox 中的 14 个高危漏洞，那么攻击面发现的博弈规则已经发生了永久性的改变：防御方获得了一个利器，但其他人（攻击者）也同样拥有了它。」
而网友针对此事的反应如此激烈，其实也在一定程度上说明，在大模型技术快速发展的当下，安全问题已然变得愈加重要，软件安全性依然是各大技术发展过程中的重中之重。
接下来，我们就来具体了解一下此次 Anthropic 与 Mozilla 合作的详情，以及到底 Claude Opus 4.6 是如何能够做出这样的成绩的。
从模型评测到安全合作
2025 年底，Anthropic 注意到 Opus 4.5 在 CyberGym（一个用于测试 LLM 是否能够复现已知安全漏洞的基准测试）上已经几乎能够解决所有任务，于是，团队希望构建一个「更困难、更贴近真实世界」的评估环境，其中包含更高比例的技术复杂漏洞，例如现代浏览器中所存在的漏洞。
因此，Anthropic 建立了一个关于 Mozilla 的 Firefox 历史 CVE（通用漏洞披露）的数据集，以观察测试 Claude 是否能够复现这些漏洞。
之所以选择 Firefox，是因为它既是一个复杂的代码库，也是世界上测试最充分、最安全的开源项目之一，这对 AI 发现新型安全漏洞的能力是一个更严峻的考验。而相较于 Anthropic 之前测试模型的开源软件相比，这明显更具挑战性。每天有数亿用户依赖它，而浏览器漏洞尤为危险，因为用户经常接触不受信任的内容，并依赖浏览器来保证安全。
团队所做的第一步是使用 Claude 在旧版本 Firefox 代码库中寻找已知 CVE。令人惊讶的是，Opus 4.6 能够复现相当高比例的历史漏洞，而这些漏洞当初往往需要研究人员付出大量人力才能发现。
不过，当时大家对这个结果仍然存在疑问，因为这些历史漏洞可能出现在 Claude 的训练数据中。因此，仅凭这一结果还不足以证明模型真正具备漏洞发现能力。
于是，团队让 Claude 去寻找当前 Firefox 版本中的新漏洞。也就是说，这些漏洞此前从未被报告过。最初专注于 Firefox 的 JavaScript 引擎，随后逐步扩展到浏览器的其他部分。
之所以选择 JavaScript 引擎的原因包括：
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它是 Firefox 代码库中相对独立的一部分，可以单独分析；
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同时又具有非常大的攻击面，因为当用户浏览网页时，JavaScript 引擎会执行来自互联网的不受信任代码。
而就在仅仅 20 分钟探索后，Claude Opus 4.6 报告称发现了一个 Use-After-Free（释放后重用）漏洞。这种漏洞属于内存安全漏洞，可能允许攻击者用任意恶意内容覆盖数据。
研究人员在一个独立虚拟机中验证了该漏洞，并使用最新 Firefox 版本确认问题存在。随后两名 Anthropic 研究员再次验证。于是，Anthropic 在 Mozilla 的问题追踪系统 Bugzilla 中提交了 Bug 报告，并附带了漏洞描述和一份建议补丁（由 Claude 编写并由报告团队验证），以帮助分类溯源。
而就在 Anthropic 验证并提交第一个漏洞的时间里，Claude 已经发现了另外 50 个崩溃输入样本。在对这些崩溃进行分类时，一位 Mozilla 研究人员建议批量提交所有发现，即使不确定所有崩溃案例是否都有安全影响，也不必逐一验证。
最终，Anthropic 扫描了近 6000 个 C++ 文件，并提交了总计 112 份独立漏洞报告，其中就包括上述所说的高危和中危漏洞。目前，大多数问题已在 Firefox 148 中修复，其余问题将在后续版本中修复。
从发现漏洞到开发利用代码
为了测试 Claude 在网络安全方面的能力上限，Anthropic 还设计了一项新评估，以确定 Claude 是否能够利用所发现的这些漏洞。换句话说，团队想了解 Claude 是否也能开发出黑客攻击所需的工具，利用漏洞执行恶意代码？
团队向 Claude 提供已提交给 Mozilla 的漏洞，并要求它为每一个漏洞开发一个利用程序（exploit）。
为了证明利用成功，要求 Claude 演示一次真实的攻击。具体而言，它必须像攻击者一样，在目标系统中读取并写入一个本地文件。
为此，团队运行了数百次实验，消耗了约 4000 美元的 API 费用，而结果显示：Claude 只成功利用了两个漏洞。
这说明两件事：
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Claude 发现漏洞的能力远强于利用漏洞的能力；
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发现漏洞的成本比开发 exploit 低一个数量级。
但需要注意的是：Claude 确实成功自动生成了浏览器 exploit（尽管只有少数案例），这一点仍然令人担忧。
另外，需要强调的是，Claude 写出的 exploit 非常原始，仅在测试环境中有效，而该测试环境移除了部分浏览器安全机制，尤其是 sandbox（沙箱），其目的是降低此类漏洞的影响。
因此，在真实 Firefox 中，其本身的纵深防御（defense-in-depth） 可以有效阻止这些特定的 exploit。
不过，突破沙箱的漏洞并非不存在，而 Claude 的攻击已经完成了完整攻击链中的一个关键环节。
AI 驱动的网络安全未来
这些 AI 辅助 exploit 开发的早期迹象，凸显了防御者加速「发现与修复」流程的重要性。为此，Anthropic 想分享一些在执行此分析时发现的技术和流程最佳实践。
首先，在研究 LLM 开发和验证补丁的「补丁 Agent」（patching agents）时，团队开发了几种方法，希望能帮助维护者使用 Claude 等 LLM 更快地分类和处理安全报告。
根据经验，当 Claude 能够使用另一个工具检查自己的工作时，表现最佳。团队将这类工具称为「任务验证器（task verifier）」：这是一种确信 AI Agent 的输出是否真正实现其目标的可靠方法。验证器在代理探索代码库时提供实时反馈，允许其深入迭代直到成功。
「任务验证器」帮助团队发现了上述 Firefox 漏洞，在其他研究中，发现它们在修复 Bug 方面也很有用。一个优秀的补丁 Agent 至少需要验证两件事：漏洞是否已被真正消除，以及程序的预期功能是否得以保留。
在 Anthropic 的工作中，团队构建了能够自动测试在建议修复后原始 Bug 是否仍能被触发的工具，并独立运行测试套件以捕捉回归（regressions）（即意外破坏其他功能的更改）。
团队预计，维护者最清楚如何为自己的代码库构建这些验证器。关键点在于，给 Agent 一个可靠的方法来检查这两个属性，可以显著提高其输出质量。
参考链接：
https://techcrunch.com/2026/03/06/anthropics-claude-found-22-vulnerabilities-in-firefox-over-two-weeks/
https://www.anthropic.com/news/mozilla-firefox-security
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