Anthropic은 2026년 4월 7일 Project Glasswing을 발표하며 “수천 건의 high- 및 critical-severity 취약점을 확인했으며, 오픈소스 유지보수자에게 책임 있게 공개하는 작업을 하고 있다”고 밝혔다. 이제 7개월이 지났고, VulnCheck의 Patrick Garrity가 독립적으로 추적한 결과는 발표 당시의 내러티브와 크게 다르다.
이 글은 VulnCheck의 2026년 11월 9일 블로그 포스트와 Anthropic의 자체 ledger, curl 프로젝트의 실제 보고 평가를 검토한 결과다. CodeBridge는 VulnCheck의tracking 결과를 재계산하지 않았으며, VulnCheck의 분석 자체에 대한 독립적 검증도 수행하지 않았다.
ledger 숫자: 37,966개 발견, 217개 수정
Anthropic의 disclosure ledger는 2026년 5월 초판 때 23,019개 findings과 90.8% true positive rate를 보고했다. 가장 최근 업데이트(2026년 11월 2일)는 37,966개 findings과 217개 수정을 기록한다.
세부 숫자를 보면:
| 구분 | September 8 | November 2 | 변화 |
|---|---|---|---|
| 총 findings | 26,153 | 37,966 | +11,813 |
| 공개된 것 | 2,736 (10.5%) | 7,349 (19.4%) | +4,613 |
| 수정 | 202 | 217 | +15 |
| 철회 | 245 | 419 | +174 |
| 중복 | 2 | 1,670 | +1,668 |
| claimed true positive rate | 91.4% | 94.2% | +2.8 pts |
두 달 사이에 12,000개 이상의 findings이 추가되었지만, 수정은 15개뿐이다. 중복이 2개에서 1,670개로 늘었고, 419개는 철회되었다. claimed true positive rate가 90.8%에서 94.2%로 오른 것은, 철회와 중복이 triage에서 “True Positives”에 포함되지 않기 때문으로 보인다.
VulnCheck이 본 442개 CVE: 연간 CVE의 0.5%
VulnCheck의 Patrick Garrity는 2026년 4월 17일 이후 Anthropic이 발견한 것으로 확인되는 CVE를 독립 추적해 왔다. GitHub 저장소 Anthropic-Credited-CVEs는 CVE 기록, GHSAs, Linux 커밋, Anthropic 자체 ledger를 활용한다.
7개월 차 현재 442개 CVE를 추적했다. 월평균 63개. 2026년 전체 93,450개 CVE 중 0.5%에 불과하다. Anthropic 자신의 ledger가 217개 수정을 기록하므로, VulnCheck이 추적한 수는 Anthropic이 자체 공개한 수의 두 배 이상이다.
흥미로운 것은 exploitation 비율이다. Glasswing은 "Mythos era of vulnerability discovery"를 강조하며 시작했지만, 실제로 공격자가 활용하는가는 다른 문제다. VulnCheck의 KEV(Known Exploited Vulnerabilities) 데이터에서 Anthropic 관련 CVE 중 현실판 exploitation이 확인된 것은 442개 중 2개(0.45%)뿐이다. (CVE-2026-61500, CVE-2026-26980)
OSS Scanner: 검증 부담의 이전
Human triage의 bottleneck이 한계에 도달하자, Anthropic은 2026년 10월 8일 OSS Scanner를 발표했다. 29,000개 candidate 중 6,000개만 human review했고, “bottlenecked on our human capacity to validate these findings”라고 인정했다.
OSS Scanner는 프로젝트가 opt-in하면 Anthropic이 검증 없이 모델이 생성한 보고서를 일괄 전송한다. Anthropic은 이를 “fully model-generated, without human review or triage” “reports will be incorrect or invalid”이라고 명시한다.
triage bottleneck이 사라진 것이 아니다. 유지보수 담당자에게 이전되었을 뿐이다.
curl의 현실 검증: 55.9% false positive
curl 유지보수자 Daniel Stenberg은 Anthropic OSS Scanner로부터 45개 취약점 보고를 받았다고 발표했다. Anthropic은 1개를 medium severity로, 나머지를 low severity로 평가했다. Daniel은 팀의 부담을 줄이기 위해 보고를 신중하게 GitHub로 이전하는 계획을 세웠다.
공개된 34개 보고 중:
| 평가 | 개수 | 비율 |
|---|---|---|
| 취약점이 아님 | 19 | 55.9% |
| low severity 확인 | 6 | 17.6% |
| 미평가 | 9 | 26.5% |
false positive rate는 55.9%. 확인된 것은 low severity만 17.6%. Anthropic이 ledger에서 주장하는 94.2% true positive rate와 크게 다르다.
Daniel은 2026년 5월에도 "five Mythos findings boiled down to a single confirmed vulnerability"라고書いた. Glasswing이 launch 때 내세웠던 "high- and critical-severity" framing과는 거리가 멀다.
7개월 차 takeaway
AI는 취약점 발견에 유용한 도구다. 하지만 7개월 차 현재, 증거는 launch 내러티브와 일치하지 않는다. CVE는 연간 전체의 일부분일 뿐, 거의 exploitation되지 않고, 수정은停滞하면서 중복과 철회가 쌓이며, triage burden은 Glasswing이 돕겠다고 했던 유지보수 담당자에게 넘어갔다.
실무 적용: 어떻게 평가할 것인가
Glasswing과 유사한 AI 기반 취약점 발견 프로젝트의 성과를 평가할 때 다음 지표를 함께 고려해야 한다.
- 공개율: findings 중 실제 CVE/GHSA로 공개된 비율
- 수정율: 유지보수자가 실제로 수정에 동의한 비율
- False positive rate: 유지보수자가 “취약점이 아님”으로 거부한 비율 (curl의 경우 55.9%)
- Exploitation rate: KEV에 등재된 비율 (Glasswing의 경우 0.45%)
- Triage burden: 유지보수자가 처리해야 하는报告 수와 평균 처리 시간
단, VulnCheck의 분석 자체는 보안 업체의 관점에서 작성되었을 수 있다. 0.45% exploitation rate가 낮다는 것이 모든 발견이 무의미하다는 의미는 아니다. 일부 취약점은 exploitation 가능성이 낮지만 severity는 높을 수 있다. 다만 수치만 보고 프로젝트를 평가하면 유지보수 비용을 놓칠 수 있다는 점은 분명하다.
보안 에이전트의 발견 능력을 평가한다면, 발견 건수뿐 아니라 유효 판정률, 중복률, 수정까지 걸린 시간, 관리자의 검토 시간을 함께 측정해야 한다.
AI 기반 보안 분석의 구조를 더 알고 싶다면 보안 분석 강의에서 취약점prioritization 패턴을 이어서 볼 수 있다.