Claude Code Security 上線研究預覽，AI 進軍資安防線，挑戰傳統靜態分析極限

隨著生成式 AI 逐步滲透軟體開發流程，資安領域也迎來結構性的改變。

由 Anthropic 推出的 Claude 在程式撰寫與漏洞偵測能力上持續進化，如今更將這項能力進一步產品化，推出內建於網頁版 Claude Code 的全新功能「Claude Code Security」，並以有限研究預覽形式開放給 Enterprise 與 Team 客戶。

這項工具主打能掃描程式碼庫中的安全漏洞，並提出具體修補建議供人工審查。

官方指出，Claude Code Security 能找出傳統方法經常忽略的漏洞類型，協助團隊在日益龐大的漏洞清單中提升處理效率。不過，AI 強化漏洞發掘能力的同時，也意味著攻擊者可能利用相同技術更快找出弱點，資安攻防的競逐正進入新階段。

傳統靜態分析的侷限

在企業軟體開發流程中，「靜態分析（static analysis）」早已是常見的自動化安全測試方法。其核心原理是透過既有規則，將程式碼與已知漏洞模式進行比對，例如檢測是否有明碼密碼、是否使用過時加密演算法等。

這類工具在捕捉常見錯誤上成效明顯，但問題在於多半依賴既定規則。當漏洞牽涉到複雜商業邏輯、權限設計錯誤或跨模組資料流動時，單純的規則比對往往無法準確識別。這也導致許多「情境依賴型」漏洞長期潛伏於系統中，甚至在多年專家審查下仍未被發現。

資安團隊普遍面臨人力不足與待修漏洞過多的壓力。即便導入多種工具，仍需仰賴資深研究人員進行人工分析與驗證，而漏洞累積的速度往往超過處理能力。

讓 AI 像資安研究員一樣思考

Claude Code Security 的差異在於，它並非僅僅比對已知模式，而是「閱讀並推理」程式碼。官方形容，其運作方式更接近人類資安研究員：理解不同元件如何互動、追蹤資料在系統中的流向，並從整體脈絡中辨識潛在風險。

在正式呈現結果之前，每一項漏洞發現都會經過多階段驗證流程。Claude 會重新檢視自身判斷，嘗試「證實或否定自己的發現」，藉此降低誤報（false positive）的機率。同時，每項問題也會被標示嚴重性等級與信心水準，協助團隊優先處理高風險項目。

值得注意的是，系統不會自動套用修補建議。官方強調：「Nothing is applied without human approval」，也就是所有修正都必須經過人工核准。Claude Code Security 的角色是辨識問題並提出建議，最終決策仍掌握在開發人員手中。

從實戰演練到真實漏洞揭露

Claude 在資安領域的能力並非一夕之間建立。Anthropic 內部的 Frontier Red Team 長期以競賽型 Capture-the-Flag 活動測試模型表現，並與 Pacific Northwest National Laboratory 合作，實驗 AI 在關鍵基礎設施防禦中的應用情境。

根據官方說法，使用本月稍早推出的 Claude Opus 4.6，團隊在實際運作中的開源程式碼庫中發現超過 500 個漏洞，其中部分錯誤存在數十年卻未被察覺。這些發現目前正與專案維護者進行分類處理與負責任揭露流程。

官方也提到，他們已將 Claude 應用於自家程式碼審查，並形容其在強化 Anthropic 系統安全性方面「extremely effective」。Claude Code Security 的推出，正是希望將這些防禦能力更廣泛提供給企業與開源社群。

AI 攻防新常態：防禦者能否搶先一步？

Anthropic 在說明中指出：「AI is beginning to change that calculus」，意指 AI 正改變資安攻防的計算方式。當模型能有效找出長期潛伏的漏洞，未來全球相當比例的程式碼可能都會由 AI 進行掃描。

這也帶來一項現實：攻擊者勢必會使用 AI 更快速尋找可利用的弱點。但若防禦者能率先部署相關工具，同樣可以更早修補漏洞、降低風險。Claude Code Security 被定位為提升整體產業資安基準的一步，而非單一產品功能。

研究預覽階段的意義

目前 Claude Code Security 僅以有限研究預覽形式開放給 Enterprise 與 Team 客戶，並為開源專案維護者提供免費且加速的存取申請機制。這種漸進式釋出策略，顯示官方希望在功能成熟與治理框架更完善之前，與社群共同驗證其效果與潛在風險。

在 AI Coding 工具快速普及的同時，如何確保其資安能力被用於防禦而非攻擊，將成為關鍵議題。Claude Code Security 的推出，象徵 AI 從「寫程式助手」邁向「資安共同審查者」的角色轉變。

對企業而言，這不僅是效率工具的升級，更是資安治理思維的轉折點。當 AI 能像資安研究員一樣閱讀程式碼，未來軟體開發與安全審查的分界線，或許將愈來愈模糊。

責任編輯：Sherlock

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