Epoch：6月高危漏洞报告数创纪录，Anthropic“抓虫”AI被指成关键推手
据 IT之家 7 月 4 日消息，网络安全公司 Epoch AI 在最新报告中称，2026 年 6 月共有 21 家机构报告了约 1500 个“高危”（high-severity）和“关键”（critical）漏洞，数量达到此前月度最高纪录的 3.5 倍以上。报告认为，这一异常增长趋势从 2026 年 4 月开始显现，并与 Anthropic 于 4 月发布的 Claude Mythos Preview 模型相关。该模型被 Anthropic 定位为其最强的“抓虫”AI 模型，能够辅助发现和修复软件漏洞。
来源显示，在 Claude Mythos Preview 正式发布之前，Anthropic 已让部分可信合作伙伴提前使用该模型参与漏洞查找与修复工作。另据报道，Anthropic 的“Glasswing”项目迄今已发现超过 10,000 个高危或严重漏洞，其中一部分尚未公开。这意味着，AI 安全工具可能正在改变漏洞发现的速度、规模与披露节奏。
AI 模型正在进入漏洞挖掘的核心流程
过去，漏洞发现高度依赖安全研究员、企业安全团队以及自动化扫描工具。大型语言模型和代码模型的加入，使这一流程出现了新的变量：模型不仅能阅读代码、理解依赖关系，还可以辅助定位潜在缺陷、生成复现思路，甚至帮助开发者完成修补建议。
从 Epoch AI 报告描述看，2026 年 6 月高危和关键漏洞数量的集中增长，并不一定意味着软件生态在短时间内突然变得更不安全，也可能说明漏洞发现能力被显著放大。当更强的 AI 工具进入真实安全测试环境，过去隐藏在代码库、开源组件或系统接口中的问题更容易被批量识别。
这类变化对安全行业具有双重意义。一方面，AI 能帮助防守方更快暴露风险，减少漏洞长期潜伏；另一方面，如果同类能力被滥用，也可能降低攻击者发现可利用漏洞的门槛。因此，围绕模型权限、使用边界、漏洞披露机制和合作伙伴准入的治理，将成为 AI 安全工具落地时绕不开的问题。
Claude Mythos Preview 与“Glasswing”项目释放的信号
来源摘要提到，Claude Mythos Preview 是 Anthropic 目前最强的“抓虫”AI 模型。虽然公开信息中没有披露该模型的完整技术细节，但从其与漏洞报告数量增长之间的关联来看，Anthropic 正在把 AI 能力从通用对话、编程辅助进一步推向网络安全场景。
“Glasswing”项目已发现超过 10,000 个高危或严重漏洞的说法，也显示出 Anthropic 并非只是在做演示型能力展示，而是在与实际机构协作推进漏洞发现。值得注意的是，其中一些漏洞尚未公开，这符合安全披露中常见的“先修复、再公开”原则，也意味着外界看到的漏洞统计可能只是该项目影响的一部分。
- 规模变化：6 月约 1500 个高危和关键漏洞报告，超过此前月度纪录的 3.5 倍。
- 时间关联：增长趋势据称从 2026 年 4 月显现，与 Claude Mythos Preview 发布节点重合。
- 应用方式：Anthropic 在正式发布前已让可信合作伙伴使用该模型查找和修复漏洞。
- 潜在影响：AI 可能让漏洞挖掘从专家密集型工作，部分转向模型辅助的规模化流程。
影响与解读：安全行业将迎来“发现能力过剩”阶段
对企业而言，AI 抓虫能力提升带来的第一项挑战，是漏洞处理队列会迅速变长。过去许多组织的安全工作瓶颈在“能否发现问题”，而未来瓶颈可能转向“如何判断优先级、如何快速修复、如何协调披露”。当高危漏洞报告数量激增，企业需要更成熟的漏洞管理体系，而不只是更多扫描结果。
对开源生态而言，这一趋势同样值得关注。大量开源项目维护者资源有限，如果 AI 工具持续挖掘出深层缺陷，维护者可能面临修复压力上升、版本管理复杂化、下游依赖同步滞后的问题。AI 带来的并非单纯的效率提升，也会放大软件供应链治理中的薄弱环节。
从产业角度看，Anthropic 这类模型进入网络安全场景，说明大模型公司正在寻找更高价值、更专业化的落地路径。相比通用聊天机器人，安全漏洞发现具备明确的结果衡量标准，也更容易形成企业级付费需求。不过，越强的漏洞发现能力，越需要严格的责任边界。谁可以使用、在哪些代码库中使用、发现漏洞后如何报告，都会决定这类工具最终是增强防御，还是制造新的风险。
总体来看，Epoch AI 报告所呈现的并不只是一次漏洞数量异常增长，而是 AI 正在重塑网络安全工作流的信号。对于中文科技读者和企业技术团队来说，值得关注的不仅是 Claude Mythos Preview 本身，更是 AI 工具进入安全生产环境后，对软件开发、漏洞治理和供应链安全带来的长期变化。