OSS Scanner: scansioni gratuite con Claude per la sicurezza dell’open source

Introduzione a OSS Scanner

Anthropic ha svelato OSS Scanner, un servizio gratuito e periodico destinato ai progetti open source ammessi, che sfrutta i più recenti modelli linguistici dell’azienda, tra cui Claude Mythos. Il servizio è di adesione volontaria e si differenzia perché i report sono consegnati ai manutentori senza alcuna revisione o selezione umana preventiva. In pratica, l’intelligenza artificiale fornisce direttamente le evidenze di vulnerabilità, gli step per riprodurle e le possibili correzioni.

Origini del progetto

OSS Scanner nasce dall’esperienza di Project Glasswing, l’iniziativa di Anthropic dedicata alla ricerca e alla correzione di vulnerabilità nel software critico. I gruppi di manutenzione che hanno risorse sufficienti per gestire una grande mole di segnalazioni hanno espresso la necessità di ricevere le segnalazioni “raw”, ovvero ancora non validate da esseri umani, per accelerare il processo di risposta.

Dalla scoperta dei difetti alla capacità di correggerli

Negli ultimi sei mesi Anthropic ha individuato oltre 29.000 potenziali vulnerabilità. Di queste, circa 6.000 sono state riviste manualmente, evidenziando un collo di bottiglia: la velocità dei modelli supera di gran lunga la capacità di verifica umana. Su richiesta dei manutentori, l’azienda ha già consegnato quasi 5.000 report non verificati, accompagnati da proposte di patch.

Il miglioramento dei modelli è notevole: sul benchmark accademico CyberGym, dedicato alla ricerca di vulnerabilità, la percentuale di difetti individuati dagli LLM è passata da meno del 20 % all’inizio del 2025 a oltre l’85 % nel 2026. Parallelamente, la qualità delle segnalazioni inviate ai progetti open source è aumentata sensibilmente, riducendo il tempo di esposizione degli exploit, che oggi possono essere sviluppati in pochi minuti.

Coordinated Vulnerability Disclosure (CVD)

Per i progetti che preferiscono una validazione umana prima della consegna, Anthropic continuerà a offrire il tradizionale processo di divulgazione coordinata delle vulnerabilità (CVD). In queste occasioni, gli esperti umani verificano i difetti individuati dai modelli e li comunicano ai responsabili del software secondo le proprie procedure.

Struttura dei report

Il modello di OSS Scanner è ispirato a OSS‑Fuzz di Google, che utilizza il fuzzing per scoprire bug. OSS Scanner, invece, sfrutta modelli linguistici per analizzare il codice, con agenti capaci di eseguire configurazioni sperimentali ad alto consumo di token, mirate a scoprire difetti più profondi. Anthropic copre integralmente i costi di questa operazione.

Ogni report include:

• Una riproduzione autonoma del problema, che permette al manutentore di replicare l’esecuzione vulnerabile.
• Una spiegazione dettagliata della vulnerabilità, con riferimento a CVE quando disponibile.
• Una proposta di correzione o patch preliminare.
• Una analisi della cronologia del codice mediante bisezione, per identificare il commit che ha introdotto il difetto.

La pipeline prevede agenti dedicati al ricontrollo dei bug, alla generazione di patch e all’analisi delle cause radice. Dopo la prima scansione, i manutentori ricevono i report via email; le scansioni successive cercano nuove vulnerabilità introdotte nel frattempo e problemi non rilevati in precedenza. La frequenza delle scansioni è definita in base al numero di progetti, alla loro diffusione e a criteri operativi interni.

Risultati preliminari e casi d’uso concreti

Durante la fase di sperimentazione, con decine di progetti, il sistema ha generato centinaia di segnalazioni. Alcune vulnerabilità hanno permesso l’esecuzione remota di codice senza alcuna autenticazione, dimostrando la gravità dei difetti individuati.

Un primo audit condotto da esperti di penetration testing ha valutato 97 vulnerabilità di gravità alta o critica in 48 progetti. Dei 97, 85 (88 %) hanno soddisfatto i criteri del processo CVD, 11 erano duplicati di problemi già noti e una sola è stata identificata come falso positivo. I duplicati, pur essendo già noti, confermano la capacità del modello di identificare difetti reali.

Feedback dei manutentori

Le testimonianze dei responsabili dei progetti sono state molto positive:

• Noah Misch (PostgreSQL) ha evidenziato che diversi report contenevano correzioni “quasi senza modifiche” e che la rapidità dell’accesso ha permesso di risolvere problemi prima del rilascio pubblico.
• Anton Arapov (OpenSSL Corporation) ha confrontato le prime segnalazioni generate dall’IA, di qualità “pessima” 18 mesi prima, con quelle attuali, definendole “altrettanto valide e talvolta migliori”.
• Todd Ouska (wolfSSL) ha dichiarato: “72 segnalazioni valide su 74, con cinque CVE assegnati”.
• Eddie Kohler (HotCRP) ha definito le segnalazioni “approfondite e chiare”, apprezzando la comprensione del complesso sistema di permessi e la corretta priorizzazione dei bug.

In generale, le contestazioni sulla validità delle segnalazioni di gravità alta o critica sono rare, ma alcuni manutentori segnalano valutazioni di gravità eccessive o interpretazioni non precise del modello di minaccia del progetto. Anthropic ha dichiarato di incorporare questi riscontri per affinare ulteriormente il servizio.

Chi può aderire

I criteri di ammissione sono analoghi a quelli di OSS‑Fuzz: progetti consolidati, con impatto critico sull’infrastruttura e sugli utenti, e che presentano un alto livello di esposizione a attacchi remoti. Altri fattori considerati includono il numero di dipendenze e la base di utenti.

Per candidarsi, i manutentori principali devono aprire una pull request nel repository GitHub di OSS Scanner, seguendo il modello fornito. Anthropic verifica manualmente l’identità del richiedente e, se necessario, contatta il progetto tramite canali ufficiali.

Procedura di configurazione

La configurazione richiede:

• L’indirizzo del repository Git da scansionare.
• Le credenziali (token di accesso in sola lettura) necessarie per il checkout del codice.
• Eventuali configurazioni specifiche, come liste di percorsi da escludere o tool di build particolari.
• La definizione di un “hook” di notifica email o Slack per ricevere i report.

Una volta accettata l’adesione, Anthropic avvia la prima scansione completa, che può richiedere da poche ore a diversi giorni a seconda della dimensione del codice e della complessità dei workflow di compilazione.

Impatto futuro e prospettive

OSS Scanner rappresenta un passo significativo verso l’automazione della sicurezza nel mondo open source. Con l’ulteriore evoluzione dei modelli LLM, la percentuale di vulnerabilità rilevate con precisione è destinata a crescere, riducendo ancora di più il divario tra scoperta e mitigazione. Inoltre, il modello di distribuzione “raw report” potrebbe stimolare la nascita di nuovi flussi di lavoro nei team di manutenzione, favorendo un approccio più proattivo e meno dipendente da revisioni manuali.

Anthropic ha anche indicato l’intenzione di estendere OSS Scanner a progetti più piccoli, eventualmente introducendo opzioni di “pay‑as‑you‑go” per coprire parte dei costi di calcolo, mantenendo comunque la gratuità per le iniziative critiche a impatto pubblico.

Conclusioni

OSS Scanner si afferma come uno strumento potente per la sicurezza dell’open source, combinando l’efficienza dei modelli LLM di ultima generazione con un modello di distribuzione diretto al manutentore. I risultati preliminari mostrano un alto tasso di validità dei report, con feedback positivi da parte di progetti di rilievo come PostgreSQL, OpenSSL, wolfSSL e HotCRP. Sebbene la mancanza di revisione umana preliminare possa introdurre occasionali falsi positivi o valutazioni di gravità errate, il processo di feedback continuo promette miglioramenti rapidi. Per i progetti con risorse di risposta adeguate, OSS Scanner offre un modo per stare al passo con la velocità con cui le vulnerabilità vengono scoperte e sfruttate, contribuendo a rendere l’ecosistema open source più sicuro e resiliente.