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Nuovi modelli

Anthropic lancia uno scanner AI gratuito per proteggere il codice open-source

Il nuovo strumento trova automaticamente le falle di sicurezza nei progetti open-source, così i manutentori possono applicarvi delle patch prima che gli attaccanti ne approfittino.

AIGenerato · Scritto dall’AI dalle fonti elencate sotto · Tradotto dall’AI dall’originale in inglese
Primo piano di codice sorgente colorato su un monitor, che illustra concetti di programmazione e tecnologia.
Primo piano di codice sorgente colorato su un monitor, che illustra concetti di programmazione e tecnologia. Foto di archivio · Photo: Abdul Kayum / Pexels

A free scanner for open-source code

Anthropic ha lanciato uno scanner AI gratuito progettato per aiutare i progetti open-source a trovare e risolvere i problemi di sicurezza più rapidamente. Lo strumento controlla il codice regolarmente, segnala automaticamente le vulnerabilità, spiega cosa non va e suggerisce patch che i manutentori possono applicare.

Quasi tutto il software moderno dipende dal codice open-source, e la maggior parte è gestito da piccoli team di volontari che non sempre hanno il tempo o le risorse per testare ogni riga alla ricerca di errori. Anthropic ha dichiarato che lo scanner serve a colmare proprio questa lacuna 1.

L'azienda si aspetta che lo scanner sia accurato per oltre il 90 per cento, ma ha anche avvertito che i rapporti vengono inviati senza revisione umana e potrebbero comunque contenere errori. I manutentori di progetti importanti per le infrastrutture o la sicurezza degli utenti possono scegliere di attivare lo scanner attraverso GitHub.

Why this matters now

La ragione più ampia di Anthropic per costruire questo strumento è semplice: gli attaccanti hanno già a disposizione potenti modelli di IA, ma i difensori non avevano lo stesso livello di supporto. L'azienda ha sostenuto che dare ai manutentori open-source accesso a scansioni di sicurezza basate sull'IA livella il campo di gioco.

Lo scanner fa parte di uno sforzo più ampio di Anthropic chiamato Cyber Mission, annunciato insieme a un Critical Infrastructure Defense Program. Quel programma dà agli operatori di reti elettriche, sistemi idrici e reti di trasporto l'accesso ai modelli Claude, agli ingegneri di Anthropic e all'analisi delle minacce. Tra i partner fondatori figurano CrowdStrike, Palo Alto Networks, Deloitte e Rockwell Automation 1.

Related: workflows for multi-agent testing

Lo stesso giorno, Anthropic ha anche messo in beta pubblica i workflow dinamici per i Claude Managed Agents. In un workflow, un agente caposcuola scrive un piano che si articola attraverso numerosi sub-agent in diverse fasi, per poi combinare i loro risultati. Una singola esecuzione può avviare fino a 1.000 agenti, con fino a 64 che lavorano contemporaneamente 2.

Anthropic ha testato la funzione sul proprio lavoro di individuazione dei bug. Quando sono stati inseriti 70 bug in un codebase di 116.000 righe, un singolo agente ne ha trovati 14, poi 15, poi 27 in tre esecuzioni separate. Un workflow, invece, ne ha trovati 66 in ciascuna delle tre esecuzioni 2.

I workflow costano quanto le esecuzioni regolari di agent: le tariffe in token per il modello utilizzato più 0,08 $ per ora di sessione per il runtime dell'agent gestito. Si può impostare un budget di sessione per limitare la spesa.

What comes next

Entrambi gli annunci puntano nella stessa direzione. Anthropic sta ampliando le modalità con cui organizzazioni e singoli manutentori possono usare Claude per gestire compiti grandi e ripetitivi — sia si tratti di scansionare il codice open-source alla ricerca di falle di sicurezza, sia di eseguire migliaia di agent per trovare bug nel software. L'azienda scommette che dare ai difensori strumenti migliori avrà importanza man mano che gli attacchi basati sull'IA diventano più comuni.

Lo scanner OSS è ora disponibile per attivazione volontaria tramite GitHub, e la funzione di workflow dinamico è in beta pubblica 2.

I fatti principali

  • Lo scanner funziona automaticamente, segnala le vulnerabilità e suggerisce patch con un'accuratezza attesa superiore al 90 per cento.
  • I rapporti vengono generati senza revisione umana e potrebbero comunque contenere errori.
  • I manutentori di progetti critici possono attivarlo tramite GitHub.
  • I workflow dinamici permettono a un singolo agent di orchestrare fino a 1.000 sub-agent attraverso più fasi.
  • Nel test di Anthropic, un workflow ha trovato 66 bug per esecuzione, rispetto ai 14-27 trovati da un singolo agent.

Seen on social

Claude Managed Agents dynamic workflows are now available in public beta. It's a new type of multiagent orchestration, built for your most ambitious workloads. A lead agent writes a plan that runs across many agents in phases, combining the results at the end. pic.twitter.com/hEExShsVku

— ClaudeDevs on X, see the post

Fonti

  1. Anthropic launches a free AI scanner for open-source projects — the-decoder.com
  2. Claude Dynamic Workflows: 1,000 Agents per Run | CellCog — cellcog.ai

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