OpenAI и Anthropic подрывают безопасность приложений

6 марта OpenAI запустила Codex Security, выйдя на рынок безопасности приложений, который Anthropic встряхнула 14 дней назад с помощью Claude Code Security. Оба сканера используют логический вывод на базе LLM вместо сопоставления с шаблонами. Оба доказали, что традиционные инструменты статического тестирования безопасности приложений (SAST) структурно слепы к целым классам уязвимостей. Корпоративный стек безопасности оказался в затруднительном положении.

Anthropic и OpenAI независимо друг от друга выпустили сканеры уязвимостей на основе логического вывода, и оба обнаружили классы багов, для поиска которых SAST на основе сопоставления с шаблонами никогда не проектировался. Конкурентное давление между двумя лабораториями с совокупной оценкой на частном рынке более 1,1 трлн долларов означает, что качество обнаружения будет расти быстрее, чем это сможет предложить любой отдельный вендор.

Ни Claude Code Security, ни Codex Security не заменяют ваш существующий стек. Оба инструмента навсегда меняют подход к закупкам. Прямо сейчас оба решения бесплатны для корпоративных клиентов. Сравнение «лицом к лицу» и семь шагов, приведенных ниже, — это то, что вам необходимо изучить до того, как совет директоров спросит, какой именно сканер вы тестируете и почему.

Как Anthropic и OpenAI пришли к одному и тому же выводу через разные архитектуры

5 февраля Anthropic опубликовала результаты исследования уязвимостей нулевого дня одновременно с выпуском Claude Opus 4.6. В компании заявили, фазинга Claude Opus 4.6 обнаружила более 500 ранее неизвестных уязвимостей высокой степени тяжести в производственных кодовых базах с открытым исходным кодом, которые пережили десятилетия экспертных проверок и миллионы часов фазинга.

В библиотеке CGIF Claude обнаружила переполнение динамической памяти (heap buffer overflow) за счет логического анализа алгоритма сжатия LZW — изъян, который фазинг с поддержкой покрытия не мог обнаружить даже при 100% покрытии кода. 20 февраля Anthropic выпустила Claude Code Security в качестве ограниченной исследовательской предварительной версии (research preview) для корпоративных клиентов и клиентов уровня Team, предоставив бесплатный ускоренный доступ мейнтейнерам проектов с открытым исходным кодом. Габби Кертис (Gabby Curtis), руководитель отдела коммуникаций Anthropic, рассказала VentureBeat в эксклюзивном интервью, что компания создала Claude Code Security для того сделать средства защиты более доступными.

Цифры OpenAI получены на основе другой архитектуры и более широкой области сканирования. Codex Security развилась из Aardvark — внутреннего инструмента на базе GPT-5, вышедшего в закрытую бета-версию в 2025 году. В период бета-тестирования Codex Security агент компании просканировал более 1,2 млн коммитов в сторонних репозиториях, обнаружив, по данным OpenAI, 792 критические находки и 10 561 находку высокой степени тяжести. OpenAI сообщила об уязвимостях в OpenSSH, GnuTLS, GOGS, Thorium, libssh, PHP и Chromium, что привело к выделению 14 CVE. По данным OpenAI, уровень ложноположительных срабатываний Codex Security снизился более чем на 50% во всех репозиториях в ходе бета-тестирования. Количество случаев завышения серьезности уязвимостей сократилось более чем на 90%.

Исследователи из Checkmarx Zero продемонстрировали, что умеренно сложные уязвимости иногда ускользают от обнаружения Claude Code Security. Разработчики могли обмануть агента, заставив его игнорировать уязвимый код. При сканировании полноценной промышленной кодовой базы специалисты Checkmarx Zero выяснили, что Claude обнаружила восемь уязвимостей, но лишь две из них оказались истинно положительными. Если обфускация средней сложности способна победить сканер, то верхний предел обнаружения ниже, чем предполагают громкие заголовки. Ни Anthropic, ни OpenAI не передавали свои данные об обнаружении на независимый сторонний аудит. Руководителям по безопасности следует относиться к заявленным цифрам как к ориентировочным, а не проверенным.

Мерритт Баер (Merritt Baer), директор по информационной безопасности (CSO) в Enkrypt AI и бывший заместитель CISO в AWS, рассказала VentureBeat, что эта гонка конкурирующих сканеров сокращает временное окно для всех. Баер посоветовала командам безопасности расставлять приоритеты патчей на основе возможности их эксплуатации в контексте времени выполнения, а не только по оценкам CVSS, сокращать время между обнаружением, триажем и установкой патча, а также поддерживать видимость спецификации состава ПО (SBOM), чтобы мгновенно знать, где запускается уязвимый компонент.

Разные методы, практически полное отсутствие пересечений в просканированных кодовых базах — и при этом тот же вывод. У SAST на основе сопоставления с шаблонами есть предел, и логический вывод LLM раздвигает рамки обнаружения дальше него. Когда две конкурирующие лаборатории одновременно распространяют такие возможности, математика двойного назначения становится тревожной. Любое финансовое учреждение или финтех-компания, использующие коммерческую кодовую базу, должны исходить из того, что если Claude Code Security и Codex Security способны находить такие ошибки, то злоумышленники с доступом к API смогут найти их тоже.

Баер выразилась прямо: уязвимости в открытом исходном коде, выявленные моделями логического вывода, следует воспринимать ближе к открытиям класса «нулевого дня», а не к пунктам бэклога. Окно между обнаружением и эксплуатацией только что сузилось, а большинство программ управления уязвимостями все еще проводят триаж исключительно по CVSS.

Что доказывает реакция вендоров

Snyk, платформа безопасности для разработчиков, используемая инженерными командами для поиска и устранения уязвимостей в коде и зависимостях с открытым исходным кодом, признала технический прорыв, но возразила, что поиск уязвимостей никогда не был самой сложной частью. Исправление их в масштабе сотен репозиториев без поломки чего-либо — вот где кроется узкое место. Snyk сослалась на исследование, согласно которому код, сгенерированный ИИ, имеет в 2,74 раза больше шансов содержать уязвимости безопасности по сравнению с кодом, написанным человеком (согласно отчету Veracode GenAI Code Security Report за 2025 год). Те же модели, которые находят сотни уязвимостей нулевого дня, при написании кода также порождают новые классы уязвимостей.

Технический директор Cycode Ронен Славин (Ronen Slavin) написал, что Claude Code Security представляет собой подлинный технический прогресс в статическом анализе, однако модели ИИ по своей природе вероятностны. Славин утверждал, что командам безопасности нужны стабильные, воспроизводимые результаты аудиторского качества, и что встроенная в IDE функция сканирования полезна, но не заменяет инфраструктуру. Позиция Славина: SAST — это лишь одна дисциплина в гораздо более широком спектре, а бесплатное сканирование не вытесняет платформы, которые управляют комплаенсом, целостностью пайплайнов и поведением среды выполнения в корпоративных масштабах.

«Если сканеры анализа кода от ведущих лабораторий искусственного интеллекта фактически бесплатны для корпоративных клиентов, то сканирование статического кода обесценивается за ночь», — отметила Баер в интервью VentureBeat. В течение следующих 12 месяцев она ожидает смещения бюджетов в сторону трех областей.

1. Уровни времени выполнения (runtime) и эксплуатируемости, включая защиту на этапе выполнения и анализ путей атак.

2. Управление ИИ и безопасность моделей, включая защитные барьеры (guardrails), защиту от промпт-инъекций и надзор за агентами.

3. Автоматизация исправления. «Суммарный эффект заключается в том, что расходы на AppSec вряд ли уменьшатся, но центр тяжести сместится с традиционных лицензий SAST в сторону инструментов, сокращающих циклы устранения уязвимостей», — сказала Баер.

Семь вещей, которые нужно сделать до следующего заседания совета директоров

1. Запустите оба сканера на репрезентативной подвыборке кодовой базы. Сравните результаты Claude Code Security и Codex Security с результатами вашего текущего SAST. Начните с одного репрезентативного репозитория, а не со всей кодовой базы. Оба инструмента находятся в исследовательской предварительной версии с ограничениями доступа, что делает сканирование всех активов преждевременным. Дельта между результатами и будет списком ваших слепых зон.

2. Постройте структуру управления до пилота, а не после. Баер посоветовала VentureBeat относиться к любому из инструментов как к новому обработчику данных для главных ценностей компании, которыми является ваш исходный код. Модель управления Баер включает в себя официальное соглашение об обработке данных с четкими формулировками об исключении обучения моделей, хранении данных и использовании субподрядчиков; сегментированный пайплайн отправки, чтобы передавались только те репозитории, которые вы намерены сканировать; а также внутреннюю политику классификации, отделяющую код, который может покидать ваш периметр, от кода, который не может. В интервью с более чем 40 CISO VentureBeat выяснил, что официальные структуры управления для сканеров на базе логического вывода практически еще не существуют. Баер указала на производную интеллектуальную собственность как на слепую зону, с которой большинство команд еще не работали. Могут ли провайдеры моделей сохранять векторные представления (эмбеддинги) или цепочки рассуждений, и считаются ли эти артефакты вашей интеллектуальной собственностью? Другой пробел — локализация данных для кода, которая исторически не регулировалась так же строго, как клиентские данные, но все чаще подпадает под экспортный контроль и проверки национальной безопасности.

3. Определите, что не покрывает ни один из инструментов. Анализ состава ПО (SCA). Сканирование контейнеров. Инфраструктура как код (IaC). DAST. Обнаружение и реагирование во время выполнения (Runtime). Claude Code Security и Codex Security работают на уровне логического анализа кода. Ваш существующий стек закрывает все остальное. Изменилась лишь рыночная стоимость этого стека.

4. Количественно оцените риски двойного назначения. Каждая уязвимость нулевого дня, обнаруженная Anthropic и OpenAI, находится в проекте с открытым исходным кодом, от которого зависят корпоративные приложения. Обе лаборатории раскрывают информацию и выпускают исправления ответственно, но именно в окне между их обнаружением и применением вами этих патчей действуют злоумышленники. Стартап в сфере безопасности ИИ AISLE независимо друг от друга обнаружил все 12 уязвимостей нулевого дня в патче безопасности OpenSSL за январь 2026 года, включая переполнение стекового буфера (CVE-2025-15467), которое потенциально может эксплуатироваться удаленно без действительных ключевых материалов. Фазеры годами проверяли OpenSSL и пропустили каждую из них. Считайте, что злоумышленники запускают те же модели против тех же кодовых баз.

5. Подготовьте аналитику для совета директоров до того, как они зададут вопросы. Claude Code Security анализирует контекст кода, отслеживает потоки данных и использует многоэтапную самопроверку. Codex Security перед сканированием строит модель угроз для конкретного проекта и проверяет результаты в изолированных средах (песочницах). Каждый инструмент находится в исследовательской предварительной версии и требует одобрения человека перед применением любого патча. Совету директоров нужен сравнительный анализ, а не питч одного вендора. Когда заходит разговор о том, почему ваш существующий комплекс пропустил то, что нашла Anthropic, Баер предложила формулировку, которая работает на уровне совета директоров. SAST на основе сопоставления с шаблонами решал проблемы другого поколения, рассказала она VentureBeat. Он был разработан для обнаружения известных антипаттернов. Эта способность по-прежнему важна и снижает риски. Но модели логического вывода способны оценивать логику множества файлов, переходы состояний и намерения разработчика — именно там обитает множество современных багов. Резюме Баер для совета директоров: «Мы купили правильные инструменты для угроз прошлого десятилетия, просто технологии шагнули вперед».

6. Следите за конкурентным циклом. Обе компании движутся к первичным размещениям акций (IPO), и победы в корпоративном сегменте безопасности подпитывают нарратив об их росте. Когда один сканер пропускает слепую зону, она появляется в дорожной карте функций другой лаборатории в течение нескольких недель. Обе лаборатории выпускают обновления моделей ежемесячно. Такой темп превзойдет календарь релизов любого отдельного вендора. Баер отметила, что одновременное использование обоих решений — правильный шаг: «Разные модели мыслят по-разному, и разница между ними может выявить баги, которые ни один инструмент в отдельности стабильно не обнаружил бы. В краткосрочной перспективе использование обоих решений — это не избыточность. Это защита через разнообразие систем логического вывода».

7. Установите 30-дневный период пилотного тестирования. До 20 февраля этого теста просто не существовало. Запустите Claude Code Security и Codex Security на одной и той же кодовой базе и позвольте полученной разнице в результатах подкрепить переговоры о закупках эмпирическими данными, а не маркетингом вендора. Тридцать дней дадут вам эти данные.

Между появлениями разработок Anthropic и OpenAI прошло 14 дней. Разрыв между следующими релизами будет еще короче. Злоумышленники следят за тем же календарем.