Anthropic 推出了三级制的 Cyber Verification Program，取代此前一刀切的限制策略，为合法的安全研究工作提供不同级别的 Claude 模型访问。
三个层级
- Defense Access：面向安全运营与漏洞验证，审批快速。
- Red Team Access：面向授权的渗透测试，需要数周审查。
- Specialized Access：面向关键基础设施测试，需要政府监督。
测试期成果
2026 年 4 月至 7 月的测试期间，参与方使用该计划发现了至少 129,000 个已验证的软件漏洞，其中超过 33,000 个被评为严重或高危。
这个数字该怎么看
12.9 万是个很大的量级，但要拆开看：这是「已验证漏洞」的累计数，包含大量同源问题（同一个缺陷在不同产品或版本上重复出现）。
即便如此，33,000 个严重或高危也是实打实的产出。它至少证明了一件事：AI 辅助的漏洞发现在规模化上确实有优势。
为什么改变策略
此前的全面限制挡住的其实不只是恶意使用者，还有大量合法的安全研究人员。这些人有授权、有明确目的，用 AI 提效本应是正向的。
分级访问的核心思路是：按风险等级匹配审查强度，而不是一律拒绝。
对安全行业的含义
第一，攻防两端的能力都在被 AI 拉高。防守方用 AI 找漏洞，攻击方同样会用。能力差取决于谁用得更好。
第二，漏洞发现速度提升之后，修复侧会成为新瓶颈。发现问题变容易，修起来还是原来那么慢，这个缺口会积累风险。
第三，评估 AI 安全工具的标准正在建立。Hack The Box 推出的 AI Range Enterprise Edition 就是为了在部署前度量 AI 安全智能体到底能不能干活。
给企业的建议
- 重新估算漏洞响应时间。当攻击者发现漏洞的速度提升，你的修复 SLA 需要相应压缩。
- 关注 AI 辅助代码审计在内部研发流程里的应用，这是防守侧最容易先落地的场景。
- 建立 AI 工具使用的审计与边界，内部使用也要有记录。
顺带一提
Gartner 新定义了 ISOC（Integrated Security Operations Center）安全工具类目，把检测、调查、案件管理和响应统一起来，超越传统 SIEM。这反映的是安全工具碎片化导致的响应延迟问题。
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