Anthropic 披露 Claude 发现并利用 Chrome、Safari、Android、Windows、Linux 五条攻击链
Anthropic 用一款未公开的内部研究模型在浏览器、操作系统等关键软件中发现并利用了五条攻击链，涵盖 Chrome V8 一键远程代码执行（Google 已分配并修复 62 个 CVE。
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共 22 条 · 更新于 11:21
Anthropic推荐指数8888
Anthropic推荐指数7171 Anthropic 推出面向开源软件的 OSS Scanner 漏洞扫描服务
Anthropic 推出 OSS Scanner，用其最强模型为开源项目免费做安全审计，输出完全由模型生成、不经人工复核，项目维护者可自愿申请接入。过去六个月其模型在重要开源项目中扫出超过 29,000 个候选漏洞，人工仅复核约 6,000 个，另有近 5,000 份未验证报告在维护者主动索取后直接发送。
Anthropic精选推荐指数8888 Anthropic 红队评估 GLM-5.3 的端到端漏洞利用能力与护栏绕过
Anthropic 前沿红队发布对智谱 GLM-5.3 的评估，称其具备自主构建端到端网络漏洞利用的能力，且护栏可被简单手法绕过 64% 至 100%。
推荐理由：Anthropic 红队实测 GLM-5.3 的端到端漏洞利用能力与护栏绕过率，可与 CAISI 的评估对照看开源权重模型的攻防落差。
Anthropic精选推荐指数8080 Anthropic 前沿红队发布评测，衡量 AI 模型的情报定位与常规武器开发能力
Anthropic 前沿红队发布新评测，衡量模型在战术情报定位（如依据碎片信息定位人员）与常规武器开发（如编写无人机打击移动目标的制导代码）上的能力。
推荐理由：Anthropic 红队公开了情报定位与常规武器开发两类能力评测，并给出各模型在模拟任务上的具体差距，可作为判断军事领域滥用风险的参照。
Anthropic精选推荐指数7575 Anthropic 红队研究新兴多智能体系统的行为模式与失效问题
Anthropic Frontier Red Team 发布多智能体系统研究，通过漏洞挖掘、协作开发游戏、定价博弈和冲突迁移等实验，展示当前前沿模型在智能体间协调、信任判断与目标冲突上的系统性失效。
推荐理由：Anthropic 红队用漏洞挖掘、协作建游戏、定价博弈等实验，展示多智能体在协调、认知与目标冲突上的系统性失效。
Anthropic精选推荐指数8282 Anthropic 用 Claude 发现 HAWK 与 AES 密码学弱点
Anthropic 前沿红队用 Claude Mythos Preview 发现两种改进的密码分析攻击，一是将 HAWK 后量子签名方案的有效密钥强度减半，二是对 7 轮约简 AES 的攻击比此前最优方法快 200-800 倍。
推荐理由：Anthropic 用 Claude 在 60 小时内把 HAWK 的有效密钥强度减半，并给出 AES 约简轮攻击提速 200-800 倍的完整论文与验证过程。
Anthropic精选推荐指数7171 Anthropic 与 Andon Labs 发布 Drone-Bench，评测 AI 自主操控无人机执行监视任务
Anthropic 前沿红队与 Andon Labs 合作开发 Drone-Bench，把无人机在办公室内定位并跟随指定人员的任务拆成 Reconstruct、Localize、Navigate、Detect、Follow 五个子任务，并测试了来自三家开发者的 15 个模型。
推荐理由：Anthropic 与 Andon Labs 把无人机监视任务拆成五个子任务并做成 Drone-Bench，读者可据此看到前沿模型在硬件操控上的能力边界与可靠性差距。
Anthropic精选推荐指数6262 Anthropic 红队发布 Embody 基准：测试语言模型控制机器人的能力
Anthropic 前沿红队发布机器人评测基准 Embody，让多款语言模型通过直接力矩控制、编写 Python 控制器、监督预训练策略和强化学习训练策略四种接口控制摆锤、四足与双足机器人及 Franka 机械臂。
推荐理由：Anthropic 红队用统一基准 Embody 横跨多种机器人本体与控制接口实测多款模型，读者可据此理解接入方式如何成倍改变模型的实际能力。
Anthropic推荐指数4040 Anthropic Project Fetch 第二阶段：Claude Opus 4.7 自主操控机器狗速度超人类团队约 20 倍
Anthropic 公布 Project Fetch 第二阶段结果：Claude Opus 4.7 在无人类协助下，完成上一年人类团队做过的全部任务，速度比最快人类团队快约 20 倍。
Anthropic精选推荐指数8888 Anthropic 红队实测大模型加速 N-day 漏洞利用开发
Anthropic 前沿红队评估大模型从公开补丁自动开发 N-day 利用的能力，最强模型 Mythos Preview 在 18 个 Firefox 补丁上自主构建 8 个可执行代码利用，在 21 个 Windows 内核补丁上产出 8 条从低权限到 SYSTEM 的完整提权链。
推荐理由：Anthropic 红队用 Firefox 与 Windows 内核补丁实测前沿模型自动生成 N-day 利用，给出成功率、耗时与 API 成本，可据此重估补丁窗口。
Anthropic精选推荐指数8080 Anthropic 发布 LLM ATT&CK Navigator，将 832 个账号的 AI 网络攻击映射到 MITRE ATT&CK
Anthropic 前沿红队发布 LLM ATT&CK Navigator，把 2025 年 3 月至 2026 年 3 月间因违反使用政策被封禁的 832 个账号的 13,873 次恶意行为映射到 MITRE ATT&CK V18，覆盖全部 14 个战术和 482 个子技术。
推荐理由：Anthropic 把 832 个被封账号的 AI 滥用行为映射到 MITRE ATT&CK，并给出 ARiES 风险评分方法，可看攻击者如何从造工具转向自主编排。
Anthropic精选推荐指数8282 Anthropic 用 ExploitBench、ExploitGym 与 SCONE-bench 测量大模型开发漏洞利用的能力
Anthropic 前沿红队发布研究，用 ExploitBench、ExploitGym 和更新版 SCONE-bench 三个基准测量大模型开发漏洞利用的能力，Claude Mythos Preview 在三者上均优于所有其他受测模型。
推荐理由：Anthropic 红队用三个漏洞利用基准量化 Claude Mythos Preview 的能力，读者可据此看到模型攻破 V8 沙箱与内核的实际差距。
Anthropic推荐指数4242 Anthropic 详解如何构建可信 AI Agent：从 Claude Code 的 Plan Mode 到四层组件安全设计
Anthropic 发布《Trustworthy agents in practice》，阐述其去年 8 月提出的可信 Agent 五原则（人类控制、价值对齐、交互安全、透明、隐私）如何落地到 Claude Code 和 Claude Cowork 等产品。
Anthropic推荐指数8888 Anthropic 红队评估 Claude Mythos Preview 的网络安全能力
Anthropic 红队发布对 Claude Mythos Preview 的网络安全能力评估，称该模型可在用户指令下发现并利用各大操作系统与浏览器中的零日漏洞，并已启动 Project Glasswing 向关键行业伙伴与开源开发者限量开放。
Anthropic精选推荐指数7878 Anthropic 红队逆向分析 Claude 为 CVE-2026-2796 编写的漏洞利用
Anthropic 前沿红队公开了 Claude Opus 4.6 为 Firefox 的 CVE-2026-2796（已修复）编写漏洞利用的逆向分析过程。
推荐理由：Anthropic 红队复盘 Claude Opus 4.6 自主写出 Firefox 漏洞利用的完整过程，可看到模型如何一步步搭出利用原语。
Anthropic推荐指数8282 Anthropic 评估并缓解 LLM 发现 0-day 漏洞的风险
Anthropic 前沿红队发布研究，称 Claude Opus 4.6 无需专用脚手架或定制提示即可在长期运行模糊测试的代码库中发现高危漏洞，并已找到并验证超过 500 个高危漏洞，开始向开源维护者报告且部分补丁已合入。
Anthropic精选推荐指数7272 Anthropic 红队：Claude Sonnet 4.5 在真实网络靶场中自主利用公开 CVE
Anthropic 前沿红队与 Incalmo 合作，在 25-50 台主机的模拟网络靶场上评测 Claude，发现 Claude Sonnet 4.5 在少数网络上无需此前几代所需的定制网络工具包即可成功。
推荐理由：Anthropic 红队披露 Claude Sonnet 4.5 在真实网络靶场中无需专用工具即可自主利用公开 CVE，并给出与上一代的对照数据。
Anthropic推荐指数4848 Anthropic 用 Claude 与基于属性的测试在 Python 生态中发现数百个 bug
Anthropic 开发了一个基于 Claude Code 自定义命令的 AI agent，通过推断代码应满足的通用属性并用 Hypothesis 编写基于属性的测试，在 NumPy、SciPy、Pandas 等热门 Python 包中发现数百个潜在 bug。
Anthropic推荐指数5858 Anthropic 与 PNNL 用 Claude 模拟攻击水处理厂，攻击链重建从数周缩短至三小时
Anthropic 与 Pacific Northwest National Laboratory（PNNL）合作，用 Claude 对水处理厂的高保真仿真环境进行对手模拟，PNNL 估计攻击链重建从数周缩短到三小时。
Anthropic推荐指数5555 Anthropic 公布 Project Vend 第二阶段：Claude 经营小店实验
Anthropic 公布 Project Vend 第二阶段结果，Claudius 从 Claude Sonnet 3.7 升级到 Sonnet 4.0 和 4.5，并接入 CRM、库存管理、网页浏览等工具，还新增 CEO 智能体 Seymour Cash 和周边制作智能体 Clothius，业务表现明显改善，亏损周基本消除，门店扩展到旧金山、纽约和伦敦三地。
Anthropic精选推荐指数8282 Anthropic 红队发布 SCONE-bench：AI 智能体在模拟中挖出价值 460 万美元的智能合约漏洞
Anthropic 前沿红队发布 SCONE-bench 基准，包含 2020 至 2025 年间真实被利用的 405 个智能合约，用于评估 AI 智能体的漏洞利用能力。
推荐理由：Anthropic 红队用真实被黑合约构建基准，把智能体攻击能力换算成美元损失，并给出成本与收益的量化对照。
Anthropic推荐指数3838 Project Fetch：Claude 能否训练机器狗？
Anthropic 前沿红队开展 Project Fetch 实验，将 8 名非机器人专家的研究人员随机分为两组，一组可用 Claude、一组不可用，任务是编程四足机器狗取回沙滩球。