Claude Opus 4.6 Released with Improved Cybersecurity, Validating 500+ high-severity Vulnerabilities

Anthropic ได้เปิดตัว Claude Opus 4.6 ซึ่งเป็นโมเดล AI ที่มีความสามารถด้านความปลอดภัยไซเบอร์ที่ได้รับการปรับปรุงอย่างมาก โดยสามารถระบุช่องโหว่ระดับสูงที่ไม่เคยรู้จักมาก่อนกว่า 500 รายการในซอฟต์ต์แวร์โอเพนซอร์สได้โดยอัตโนมัติ การค้นพบนี้แสดงให้เห็นว่าโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) สามารถตรวจจับช่องโหว่ Zero-day ได้อย่างรวดเร็วและซับซ้อนเทียบเท่าหรือเหนือกว่าวิธีการค้นหาแบบดั้งเดิม ซึ่งส่งผลกระทบอย่างมากต่อทั้งฝ่ายป้องกันและผู้โจมตี

Severity: สูง (High)

System Impact:

• ซอฟต์แวร์โอเพนซอร์ส (Open-source software)
• GhostScript (โปรเซสเซอร์ PostScript และ PDF)
• OpenSC (ยูทิลิตี้ประมวลผลข้อมูลสมาร์ทการ์ด)
• CGIF library (ไลบรารีสำหรับการประมวลผลไฟล์ GIF)

Technical Attack Steps:

1. Claude Opus 4.6 ใช้การให้เหตุผลแบบมนุษย์ในการระบุช่องโหว่ โดยการอ่านประวัติ Git commit, วิเคราะห์รูปแบบโค้ด และทำความเข้าใจตรรกะการเขียนโปรแกรม เพื่อสร้าง Exploit ที่เจาะจงเป้าหมาย
2. **GhostScript:** Claude วิเคราะห์ประวัติ Git commit และระบุ commit ที่เกี่ยวข้องกับการตรวจสอบขอบเขต Stack สำหรับการจัดการฟอนต์ จากนั้นจึงสรุปว่าโค้ดก่อนหน้า commit ดังกล่าวมีช่องโหว่ และพบช่องโหว่ที่ยังไม่ได้รับการแก้ไขในส่วนอื่นๆ ของโค้ด เช่น ฟังก์ชันใน `gdevpsfx.c`
3. **OpenSC:** Claude ระบุการทำงานของ `strcat` หลายรายการที่เชื่อมต่อสตริงโดยไม่มีการตรวจสอบความยาวที่เหมาะสม และเข้าใจว่าบัฟเฟอร์ขนาด 4096 ไบต์อาจเกิด Overflow ได้ภายใต้เงื่อนไขบางอย่าง ซึ่ง Fuzzer แบบดั้งเดิมไม่ค่อยทดสอบได้
4. **CGIF:** Claude ค้นพบช่องโหว่ที่ต้องใช้ความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับอัลกอริทึมการบีบอัด LZW ที่ใช้ในไฟล์ GIF โดยตระหนักว่า CGIF ถือว่าข้อมูลที่บีบอัดจะเล็กกว่าต้นฉบับเสมอ และสามารถสร้าง Proof of Concept โดยการเติมตารางสัญลักษณ์ LZW ให้เต็มเพื่อบังคับให้เกิด Token ‘clear’ ซึ่งทำให้เกิด Buffer Overflow

Recommendations:

Short Term:

• ผู้ป้องกันภัยต้องดำเนินการอย่างรวดเร็วเพื่อรักษาความปลอดภัยของโค้ดที่ได้รับผลกระทบ
• ทำการแพตช์ช่องโหว่ที่พบโดยทันที

Long Term:

• ทีมรักษาความปลอดภัยจำเป็นต้องพัฒนากระบวนการทำงานใหม่เพื่อรับมือกับความเร็วและปริมาณของการค้นพบช่องโหว่โดย AI
• เร่งการพัฒนาแพตช์อัตโนมัติเพื่อแก้ไขข้อบกพร่องที่พบได้อย่างน่าเชื่อถือ
• องค์กรควรพิจารณาและเร่งการนำ AI มาใช้ในงานป้องกันภัยไซเบอร์ พร้อมกับการจัดการความเสี่ยงจากการนำ AI ไปใช้ในทางที่ผิดโดยผู้ไม่หวังดี
• ระยะเวลาการเปิดเผยช่องโหว่ 90 วันตามมาตรฐานอุตสาหกรรมอาจไม่เพียงพอต่อปริมาณและความเร็วของข้อบกพร่องที่ LLM ค้นพบ

Source: https://cybersecuritynews.com/claude-opus-4-6-released/