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【行业动态：AI漏洞发现的瓶颈开始转向验证与修复】
Claude团队分享了用大语言模型保障源代码安全的一套实践，核心流程包括威胁建模、沙箱隔离、漏洞发现、验证、分类和修复。文章强调，使用Claude Opus进行漏洞发现已经很容易并行化，真正的瓶颈正在转移到后续验证和处理阶段。以其对开源软件的扫描为例，截至2026年5月22日，已经披露1,596个漏洞，其中97个完成修补。
这说明AI安全工具的价值不只是“找到更多问题”，而是能否形成可靠闭环。漏洞发现如果缺少威胁模型、沙箱、专家访谈和验证流程，很容易把团队拖进误报洪水。对企业开发团队来说，下一代代码安全工作流会更像“模型批量发现+自动复现验证+人类定级决策+智能体辅助修复”的组合，而不是简单把扫描器换成聊天机器人。