Проект Glasswing: программа Anthropic по кибербезопасности на базе ИИ (2026)

Q: Что означает «Glasswing»?

Название происходит от бабочки-стеклокрылки (*Greta oto*), чьи крылья почти прозрачны. Это метафора прозрачности — как в подходе Anthropic к публикации полной системной карты, так и в цели сделать программную инфраструктуру более обозримой и защищенной.

TL;DR

Деталь	Project Glasswing
Что это	Инициатива Anthropic в области оборонительной кибербезопасности
Технология	Claude Mythos Preview — самая мощная модель Anthropic
Ключевая возможность	Автономно обнаруживает и эксплуатирует уязвимости нулевого дня
Масштаб	Обнаружены тысячи «зеро-деев» во всех основных ОС и браузерах
Публичный доступ	Отсутствует — первая модель Anthropic, не выпущенная в общий доступ
Партнеры	AWS, Apple, Microsoft, Google, NVIDIA, Cisco, CrowdStrike, JPMorgan Chase, Broadcom, Palo Alto Networks, Linux Foundation
Финансовые обязательства	$100 млн в виде кредитов на использование + $4 млн пожертвований на безопасность open-source
Дата анонса	7 апреля 2026 г.

Что такое Project Glasswing?

Project Glasswing — это инициатива Anthropic по использованию ИИ для выявления и исправления необнаруженных уязвимостей в критически важном программном обеспечении в масштабах, недоступных ни одной человеческой команде.

Проект, названный в честь бабочки-стеклокрылки (известной своими прозрачными крыльями, символизирующими прозрачность в сфере безопасности), построен на базе Claude Mythos Preview — передовой модели, которую Anthropic считает слишком мощной для публичного релиза.

Предпосылка проста: если модели ИИ следующего поколения могут автономно находить и эксплуатировать дыры в защите, защитникам необходим доступ к этим же возможностям раньше, чем злоумышленники создадут свои собственные инструменты. Вместо того чтобы выпустить Mythos Preview в мир и надеяться на лучшее, Anthropic решила развернуть ее как оборонительный инструмент для организаций, поддерживающих ПО, от которого зависит мир.

Это делает Project Glasswing первой в своем роде программой, в рамках которой ИИ-компания намеренно ограничивает доступ к своей самой продвинутой модели, направляя ее возможности на конкретную оборонительную миссию.

Почему существует Project Glasswing?

В ходе внутреннего тестирования Anthropic обнаружила, что Claude Mythos Preview способна на то, чего не демонстрировала ни одна предыдущая модель ИИ: автономно находить и эксплуатировать уязвимости нулевого дня в реальном промышленном ПО.

Из 244-страничной «системной карты» (system card), опубликованной 7 апреля 2026 года:

«Claude Mythos Preview продемонстрировала поразительный скачок в кибервозможностях по сравнению с предыдущими моделями, включая способность автономно обнаруживать и эксплуатировать уязвимости нулевого дня в основных операционных системах и веб-браузерах».

Ключевое слово здесь — «автономно». Предыдущие модели ИИ могли помогать в исследовании уязвимостей под руководством экспертов. Mythos Preview может выполнять весь процесс самостоятельно: читать исходный код, формулировать гипотезы о потенциальных дефектах, писать PoC-эксплойты и составлять полные отчеты об ошибках с шагами для воспроизведения.

В Anthropic поняли: если их модель может это делать, появление аналогичных возможностей у других — лишь вопрос времени. Возник вопрос: дадим ли мы защитникам фору или будем ждать и надеяться?

Они выбрали фору.

Кибервозможности: на что на самом деле способна Mythos Preview

Результаты тестирования Anthropic впечатляют как по широте, так и по глубине.

Тысячи уязвимостей нулевого дня в критической инфраструктуре

За несколько недель Claude Mythos Preview выявила тысячи ранее неизвестных уязвимостей — многие из которых классифицированы как критические — в:

Каждой основной операционной системе (Windows, macOS, Linux, FreeBSD, OpenBSD)
Каждом основном веб-браузере (Chrome, Firefox, Safari, Edge)
Других критических компонентах программной инфраструктуры

Более 99% обнаруженных уязвимостей еще не исправлены, поэтому Anthropic раскрыла лишь несколько конкретных примеров.

Конкретные раскрытые уязвимости

Среди исправленных багов, которые можно обсуждать публично:

CVE-2026-4747 — 17-летняя уязвимость удаленного выполнения кода (RCE) в FreeBSD. Ошибка присутствовала в реализации NFS и позволяла неавторизованному злоумышленнику из любой точки интернета получить root-доступ. Mythos Preview нашла ее и полностью автономно создала рабочий эксплойт.

27-летний баг в OpenBSD — примечателен тем, что OpenBSD — это система, чья идентичность построена вокруг безопасности. Это самая старая уязвимость, обнаруженная моделью.

16-летняя уязвимость в кодеке H.264 библиотеки FFmpeg — затрагивает одну из самых широко используемых библиотек для обработки мультимедиа в мире.

Разработка продвинутых эксплойтов

Mythos Preview не просто находит баги. Она связывает их в сложные атакующие последовательности:

В одном случае она написала эксплойт для браузера, объединяющий четыре отдельные уязвимости, включая JIT-хип-спрей, который позволил выйти как из песочницы рендерера, так и из песочницы ОС.
Она самостоятельно разработала эксплойты для локального повышения привилегий (LPE) в Linux, используя тонкие состояния гонки (race conditions) и обходы KASLR.
Она генерирует полноценные эксплойты proof-of-concept с шагами воспроизведения, оформленные в виде профессиональных отчетов, готовых для анализа разработчиками.

Технические аспекты работы

Anthropic запускает Mythos Preview через Claude Code — свою агентную среду для написания кода. Модель получает задачу найти уязвимости безопасности, после чего она:

Читает исходный код для анализа поверхности атаки.
Выдвигает гипотезы о потенциальных уязвимостях на основе паттернов кода.
Пишет тестовые обвязки и код эксплойтов для подтверждения своих гипотез.
Создает структурированные отчеты с работающими PoC-эксплойтами.

Процесс полностью автономен. Человеку не нужно направлять модель на каждом этапе.

Кто является партнерами?

Project Glasswing стартовал с 12 партнерами-основателями и с тех пор расширился до более чем 40 организаций.

Партнеры-основатели

Организация	Роль
Amazon Web Services	Провайдер облачной инфраструктуры
Apple	Вендор ОС и браузера
Broadcom	Полупроводники и инфраструктурное ПО
Cisco	Сетевая инфраструктура и безопасность
CrowdStrike	Платформа защиты конечных точек
Google	Вендор ОС, браузера и облачных сервисов
JPMorgan Chase	Финансовая инфраструктура
Linux Foundation	Куратор экосистемы ПО с открытым исходным кодом
Microsoft	Вендор ОС, браузера и облачных сервисов
NVIDIA	Инфраструктура GPU и ИИ
Palo Alto Networks	Сетевая и облачная безопасность

Список партнеров примечателен своим охватом. Он включает разработчиков ОС (Apple, Microsoft, Google), облачных провайдеров (AWS, Google, Microsoft), компании в сфере кибербезопасности (CrowdStrike, Palo Alto Networks), финансовые институты (JPMorgan Chase) и экосистему open-source (Linux Foundation).

Финансирование Open-Source

Anthropic выделила $4 млн в виде прямых пожертвований организациям, занимающимся безопасностью открытого ПО:

$2,5 млн для Alpha-Omega и OpenSSF через Linux Foundation.
$1,5 млн для Apache Software Foundation.

Это важно, так как большая часть критической инфраструктуры мира — это открытый исходный код, поддерживаемый небольшими командами с ограниченными бюджетами на безопасность. Финансирование помогает этим организациям оперативно исправлять уязвимости, найденные Mythos Preview.

Обязательства на $100 млн

Anthropic выделяет до $100 миллионов в виде кредитов на использование Mythos Preview в рамках Project Glasswing.

Эта цифра отражает ресурсоемкость автономного поиска уязвимостей. Запуск Mythos Preview на миллионах строк кода в каждом крупном программном проекте обходится дорого. Предоставляя кредиты вместо взимания платы с партнеров, Anthropic устраняет финансовый барьер, который в противном случае замедлил бы оборонительную работу.

Для контекста: $100 млн в кредитах, вероятно, эквивалентны десяткам тысяч GPU-часов, выделенных исключительно на поиск и документирование брешей в безопасности до того, как ими воспользуются хакеры.

Почему бы не выпустить модель публично?

Этот вопрос задают все. Аргументация Anthropic состоит из трех уровней:

1. Экстремальный риск двойного назначения. Та самая способность, которая делает Mythos Preview ценной для защиты — автономный поиск и эксплуатация «зеро-деев» — делает ее столь же ценной для нападения. Публичный релиз даст каждому хакеру в мире доступ к инструменту, который находит уязвимости быстрее, чем любая команда людей успеет их закрыть. 2. Асимметрия в пользу атакующих. Злоумышленнику нужно найти одну уязвимость. Защитникам нужно закрыть их все. Общедоступный ИИ для поиска багов еще сильнее сместит этот баланс в сторону атакующих, даже если у защитников тоже будет к нему доступ. 3. Контролируемое развертывание работает. Ограничивая доступ организациями, поддерживающими критическую инфраструктуру, Anthropic гарантирует, что результаты работы модели попадают напрямую в конвейер исправлений. Уязвимости обнаруживаются, о них сообщается в рамках скоординированного раскрытия, и они исправляются без утечки кода эксплойтов в открытый доступ.

Это делает Claude Mythos Preview первой моделью Anthropic, никогда не выпускавшейся в общий доступ. «Системная карта» была опубликована полностью (все 244 страницы), но сама модель остается закрытой.

Реакция отрасли и опасения

Project Glasswing привлек значительное внимание как в технологической среде, так и в политических кругах.

Положительные отзывы

Исследователи безопасности и лидеры отрасли в целом высоко оценили инициативу. Саймон Уиллисон отметил, что ограничение доступа к Mythos только для исследователей безопасности «кажется необходимым», учитывая описанные возможности. Инициатива обсуждалась между главой ФРС Пауэллом, министром финансов Бессентом и руководителями крупнейших банков США, согласно сообщению CNBC, что отражает системную важность поиска уязвимостей с помощью ИИ.

Скептицизм и вопросы

Не все в этом убеждены. Некоторые ветераны отрасли утверждают, что поиск уязвимостей никогда не был «бутылочным горлышком» — реальная проблема заключается в том, чтобы заставить организации их исправлять. Как сообщал Fortune, разрыв между обнаружением и устранением (remediation) остается самым слабым звеном в цепи безопасности.

Других беспокоит прецедент, когда ИИ-компания решает, какие организации получают доступ к мощным технологиям, а какие — нет. Британский институт безопасности ИИ (AISI) опубликовал собственную оценку кибервозможностей Mythos Preview, предоставив независимый анализ заявлений компании.

Что дальше?

Станет ли это нормой для передового ИИ?

Скорее всего, да. По мере того как модели ИИ становятся мощнее, практика ограничения доступа к моделям с экстремальными возможностями двойного назначения, вероятно, станет стандартом. Project Glasswing — это шаблон того, как это может работать: прозрачная публикация системной карты, ограничение самой модели и направление ее возможностей на защиту.

Последуют ли примеру другие ИИ-компании?

OpenAI уже развивает собственные инициативы в области кибербезопасности, создавая то, что Crypto News назвали «гонкой» между ИИ-компаниями в сфере оборонительных кибервозможностей.

Когда уязвимости будут раскрыты?

Anthropic придерживается стандартных процессов скоординированного раскрытия уязвимостей. По мере выпуска патчей вендорами детали соответствующих багов будут становиться публичными. Учитывая объем — тысячи «зеро-деев» — этот процесс займет месяцы или даже больше.

Часто задаваемые вопросы

Что означает «Glasswing»?

Название происходит от бабочки-стеклокрылки (Greta oto), чьи крылья почти прозрачны. Это метафора прозрачности — как в подходе Anthropic к публикации полной системной карты, так и в цели сделать программную инфраструктуру более обозримой и защищенной.

Могу ли я использовать Claude Mythos Preview?

Нет, если только вы не работаете в одной из 40+ партнерских организаций консорциума Project Glasswing. У Anthropic нет планов по выпуску Mythos Preview в общий доступ.

Связан ли Project Glasswing с Claude Opus 4.6 или Claude Sonnet?

Нет. Mythos Preview — это отдельная, более мощная модель. Claude Opus 4.6 и Sonnet 4.6 остаются доступными через API Anthropic и потребительские продукты. Project Glasswing использует именно Mythos Preview из-за ее превосходных способностей в сфере кибербезопасности.

Как Mythos Preview соотносится с другими моделями в задачах кибербезопасности?

Ни одна другая публично известная модель не демонстрировала способности автономно находить и эксплуатировать уязвимости нулевого дня в таком масштабе. Системная карта описывает возможности, которые представляют собой, по словам Anthropic, «поразительный скачок» по сравнению со всеми предыдущими моделями.

Значит ли это, что ИИ заменит людей — исследователей безопасности?

Нет. Модель генерирует отчеты об уязвимостях и PoC-эксплойты, но инженеры-люди по-прежнему необходимы для проверки находок, разработки патчей, тестирования исправлений и координации раскрытия данных. Считайте это «множителем силы», который резко расширяет охват работы команды безопасности.

Как насчет риска кражи или утечки модели?

Это серьезное опасение, которое Anthropic отразила в системной карте. Модель закрытого развертывания — когда партнеры получают доступ к Mythos Preview через контролируемую инфраструктуру, а не скачивают веса модели — призвана минимизировать этот риск.

Итог

Project Glasswing знаменует собой поворотный момент в том, как развертываются передовые возможности ИИ. Вместо подхода по умолчанию — «выпустить для всех и разбираться с последствиями позже» — Anthropic выбрала целевое развертывание для конкретной оборонительной миссии.

Считаете ли вы это ответственным управлением ИИ или опасным прецедентом, когда частная компания контролирует доступ к мощной технологии, с результатами трудно спорить: тысячи критических уязвимостей в самом важном мировом ПО были обнаружены и направлены на исправление до того, как их нашли злоумышленники.

Последствия для кибербезопасности очевидны уже сейчас. Последствия для управления технологиями будут проявляться годами.

В Y Build мы следим за фронтиром возможностей ИИ и тем, как они меняют разработку ПО и безопасность. Хотя Project Glasswing сфокусирован на кибербезопасности, лежащий в его основе тренд — модели ИИ становятся достаточно мощными, чтобы требовать ограниченного развертывания — определит работу каждого разработчика с ИИ в ближайшие годы.

Источники: