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title: Anthropic से जुड़ी 225 कमजोरियों में से केवल एक का सक्रिय रूप से दुरुपयोग किया गया
url: https://www.dataloco.com/hi/anthropic-sa-jaugdha-225-kamajaraya-ma-sa-kaval-eka-ka-sakaraya-nprpa-sa-tharapayaga-kaya-gaya
published: 2026-09-25T09:55:26+00:00
language: hi
section: सुरक्षा
source: https://www.security.nl/posting/954128/Slechts+%C3%A9%C3%A9n+van+225+aan+Anthropic+gelinkte+kwetsbaarheden+actief+misbruikt?channel=rss
organizations: Anthropic, VulnCheck, 1Password, Veracode
publisher: Dataloco
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# Anthropic से जुड़ी 225 कमजोरियों में से केवल एक का सक्रिय रूप से दुरुपयोग किया गया

Anthropic के शोधकर्ताओं और Project Glasswing के प्रतिभागियों द्वारा खोजी गई 225 कमजोरियों में से केवल एक का सक्रिय रूप से दुरुपयोग किया गया है। VulnCheck के सुरक्षा शोधकर्ता Patrick Garrity ने यह जानकारी दी, जो इन कमजोरियों को एक अलग ट्रैकर में ट्रैक कर रहे हैं।

Project Glasswing एक ऐसी पहल है जिसमें चयनित भागीदारों को Claude Mythos Preview तक पहुंच दी जाती है। यह Anthropic का एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल है जिसे विशेष रूप से कमजोरियों को खोजने के लिए विकसित किया गया है। Anthropic ने इसे पेश करते समय कहा था कि यह मॉडल कमजोरियों को खोजने और उनका फायदा उठाने में इतना कुशल है कि इसे आम जनता के लिए उपलब्ध नहीं कराया जाएगा। सत्यापित प्रतिभागी इस मॉडल का उपयोग रक्षात्मक सुरक्षा के लिए कर सकते हैं, जिसमें उनके अपने सॉफ्टवेयर और ओपन सोर्स घटकों में कमजोरियों का पता लगाना और उन्हें ठीक करना शामिल है।

पंजीकृत 225 कमजोरियों में से, अब तक केवल CVE-2026-26980 का व्यावहारिक रूप से दुरुपयोग किया गया है, जो Ghost में एक गंभीर एसक्यूएल इंजेक्शन कमजोरी है। इसका मतलब है कि दुरुपयोग की दर 0.5 प्रतिशत से कम है। Garrity के अनुसार, किसी कमजोरी को खोजने और हमलावरों द्वारा वास्तव में उसका उपयोग करने के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर होता है। उनके अनुसार, ऐतिहासिक रूप से केवल एक से दो प्रतिशत कमजोरियों का उपयोग हमलों में किया जाता है, और Project Glasswing के आंकड़े भी इसी तरह की तस्वीर दिखाते हैं।

इसके अलावा, कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल कमजोरियों को ठीक करने में काफी कम सफल रहे हैं। 1Password द्वारा 6,080 कृत्रिम बुद्धिमत्ता जनित पैच के शोध से पता चला कि केवल 26 प्रतिशत ने संबंधित कमजोरी को पूरी तरह से ठीक किया। लगभग 54 प्रतिशत मामलों में समस्या हल नहीं हुई, या एक नई कमजोरी पैदा हो गई, या दोनों हुआ। Veracode द्वारा सौ से अधिक मॉडलों के शोध में कृत्रिम बुद्धिमत्ता जनित कोड के लिए औसत सफलता दर 56 प्रतिशत रही।

Garrity ने कहा कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ कमजोरियों को खोजने की बाधा बहुत कम हो गई है, लेकिन असली समस्या समन्वय, छंटनी, सुधार और पैच लागू करने जैसे अगले चरणों में है। यह अभी भी काफी हद तक श्रम गहन मानवीय कार्य बना हुआ है, जैसा कि Anthropic ने स्वयं स्वीकार किया है।

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