Недавно компания Anthropic объявила о выявлении 22 новых уязвимостей в браузере Firefox в рамках сотрудничества с Mozilla. Из этих уязвимостей 14 были классифицированы как высокие, 7 — как умеренные, а одна — как низкая. Все обнаруженные проблемы были исправлены в версии Firefox 148, выпущенной в конце прошлого месяца.
В течение двух недель в январе 2026 года команда Anthropic использовала свою модель искусственного интеллекта Claude Opus 4.6 для анализа кода браузера. Интересно, что количество высокоопасных уязвимостей, найденных моделью, составляет почти пятую часть всех высоких уязвимостей, которые были исправлены в Firefox в 2025 году.
Модель Claude Opus 4.6 смогла обнаружить ошибку использования после освобождения памяти в JavaScript всего за 20 минут. После этого исследователь проверил ее в виртуализированной среде, чтобы исключить возможность ложного срабатывания. В итоге было просканировано почти 6000 файлов на C++ и подано 112 уникальных отчетов, включая упомянутые уязвимости.
Кроме того, Anthropic предоставила модели доступ к полному списку уязвимостей, отправленных в Mozilla, и поручила ей разработать практический эксплойт для них. Несмотря на то, что тестирование проводилось несколько сотен раз и потребовало около 4000 долларов на API-кредиты, модель смогла превратить уязвимость в эксплойт только в двух случаях. Это подчеркивает, что выявление уязвимостей обходится дешевле, чем создание эксплойтов.
Тем не менее, успешное создание даже примитивного эксплойта вызывает беспокойство. Anthropic отметила, что эти эксплойты работали только в рамках тестовой среды, где некоторые функции безопасности, такие как песочница, были намеренно отключены. В процессе работы использовался проверяющий задач, который обеспечивал обратную связь в реальном времени, позволяя модели улучшать свои результаты.
Mozilla также подтвердила, что подход с использованием ИИ помог выявить 90 других ошибок, большинство из которых уже исправлены. Это подтверждает, что сочетание строгой инженерии и новых инструментов анализа может значительно улучшить безопасность программного обеспечения.