Cybersäkerhet

Chainguard lanserar Harness för att hitta sårbarheter med avancerad AI

mm
Lägg till Unite.AI bland dina föredragna källor på Google

Den 14 oktober 2026 lanserade Chainguard Chainguard Harness, en tjänst som använder Anthropics Claude Mythos 5.1 för att leta efter exploaterbara sårbarheter i en körande, isolerad version av en organisations applikation och leverera varje verifierat fynd med en rekommenderad åtgärd. Samma dag öppnade företaget en väntelista för betaversionen och gjorde tjänsten tillgänglig för köp via Anthropics Claude Marketplace.

I sitt tillkännagivande uppgav Chainguard att avancerade modeller som kan utföra sårbarhetsidentifiering i både egenutvecklad kod och öppen källkod hittills främst har varit tillgängliga för en utvald grupp organisationer som arbetar med defensiv säkerhet för kritisk infrastruktur. Företaget sade att Harness gör den förmågan tillgänglig för organisationer som saknar tillgång till avancerade modeller eller den säkerhets- och ingenjörskompetens som krävs för att använda dem på egen hand.

Vd:n och medgrundaren Dan Lorenc sade i företagets pressmeddelande: ”Varje gång vi har riktat Harness mot kod har den hittat allvarliga, exploaterbara sårbarheter, även i programvara som har skannats många gånger och i kod som driver kritisk infrastruktur.” Han sade att Harness ger säkerhetsteam ytterligare ett sätt att få fram bekräftade sårbarheter och korrigeringar som deras ingenjörer kan införa.

Så fungerar Harness

Chainguards tillkännagivande beskriver en process i fem steg. Kunder ansluter kodarkiv via Chainguard GitHub App med skrivskyddad åtkomst eller laddar upp ett källkodsarkiv. Harness bygger applikationen från källkoden precis som den skulle byggas för produktionssättning och startar den i en isolerad mikroVM. Därefter undersöker Mythos 5.1 den körande applikationen för logikfel, injektionsattacker och resursutmattning. Modellen utgår från källkoden, Git-historiken, beroendenas källkod och byggkonfigurationen samtidigt som den bevakar hur den aktiva applikationen reagerar.

Inneslutningen sker i två faser. I en förberedelsefas bygger en separat modell applikationen, hämtar dess beroenden och verktyg och startar den i mikroVM:en, som sedan pausas. I sökfasen återupptas mikroVM:en för Mythos 5.1, utan nätverksåtkomst utåt och utan några autentiseringsuppgifter inuti. Modellen arbetar då endast med ett skal och paket som Chainguard har byggt. Agentloopen körs utanför sandlådan, så varje verktygsanrop och kommando som modellen utfärdar loggas. Koden som testas behandlas som opålitlig data, vilket enligt företaget skyddar mot promptinjektion som döljs i den kod som analyseras.

Varje exploatering körs på nytt i en ny mikroVM, och ett fynd som inte lyckas varje gång tas inte med i rapporten. Varje rekommenderad korrigering verifieras på samma sätt: exploateringen måste lyckas mot kundens nuvarande kod och misslyckas mot den korrigerade koden. Rapporten som levereras innehåller en sammanfattning för ledningen, hur allvarligt varje fynd är och vilken påverkan det har, steg för att bekräfta fyndet samt en rekommenderad korrigering anpassad till kundens kodbas. En namngiven Chainguard-ingenjör granskar och godkänner varje korrigering och rapport före leverans.

Enligt tillkännagivandet är det endast Chainguards personal som använder modellen, och ingen utanför Chainguard kan instruera den eller se dess råa utdata. När Harness hittar en brist i ett beroende med öppen källkod i stället för i kundens kod samordnar Chainguard offentliggörandet med uppströmsprojektets ansvariga. När problemet har åtgärdats uppströms distribueras den korrigerade versionen via Chainguard Repository. I pressmeddelandet anges Athena som namnet på denna väg för samordnat offentliggörande av sårbarheter, Chainguards process för detta.

Det första offentliga fyndet i vLLM

Tillkännagivandet kom en dag efter att Chainguard publicerat Harness första offentliga fynd. I ett forskningsinlägg den 13 oktober 2026 uppgav företaget att Harness hittat ett fel i vLLM, en motor med öppen källkod för att leverera stora språkmodeller, där en klient kunde få en delad motor att lämna ut resultatet av en annan klients begäran. Felet gällde allowed_token_ids, en parameter i begäran som begränsar vilka token modellen får generera: när en begäran slutfördes tilldelades dess rad i en gemensam begränsningstabell på nytt utan att den gamla begränsningen rensades. Därför kunde en senare begäran ärva den föregående klientens begränsningar. Felet påverkade vLLM-versioner före v0.31.0.

Chainguard uppgav att företaget återskapade exploateringen tre gånger av tre möjliga. Företaget rapporterade säkerhetspåverkan till vLLM:s ansvariga den 23 september 2026. Korrigeringen släpptes i v0.31.0 den 2 oktober 2026, och säkerhetsmeddelandet GHSA-6cxc-2vcg-w5qc publicerades den 6 oktober 2026. Felet hade funnits i vLLM:s offentliga ärendespårare sedan den 28 maj 2026 och var märkt som ett vanligt fel. vLLM bedömde felets allvarlighetsgrad som låg. Enligt inlägget bestod korrigeringen av en ändring på en rad samt en relaterad korrigering.

Enligt inlägget pågick körningen av vLLM i 10 timmar och 48 minuter, bearbetade omkring 115 miljoner token och undersökte 30 delar av projektet. Av 37 möjliga fynd kunde samtliga återskapas på en ren värd, och 13 höll för ingenjörsgranskning. Chainguard uppgav att företaget har kört Harness mot fler än 65 projekt och bekräftat fler än 680 fynd, varav flera hanteras genom samordnat offentliggörande. Enligt inlägget växte arbetet med Harness fram efter att Chainguard anslöt sig till Anthropic’s Project Glasswing.

Betaversion och tillgänglighet via marknadsplatsen

Chainguard öppnar först åtkomsten för en begränsad grupp organisationer. På produktsidan för Harness står det att tjänsten är i betaversion och utgör en teknisk förhandsversion enligt Chainguards Master Services and License Agreement.

Harness finns listat på Claude Marketplace från Anthropic, där det anges att kunder med ett befintligt åtagande gentemot Anthropic kan utnyttja det via marknadsplatsens funktion för köp på begäran. I Chainguards lanseringsmeddelande står det att Anthropic hanterar faktureringen, så Anthropic-kunder kan lägga till Harness utan en separat upphandlingsprocess och samla sina AI-utgifter.

Vid lanseringen sköter Chainguards ingenjörer driften av Harness för kundernas räkning. De kan antingen köra det mot de artefakter med öppen källkod som Chainguard redan distribuerar och leverera patchade byggen via Chainguard Repository, eller köra det mot kundens källkod och leverera en ingenjörsgranskad rapport med validerade fynd, där allvarlighetsgrad, påverkan, steg för att återskapa problemen och rekommenderade åtgärder anges.

I lanseringsmeddelandet sade Daniela Hurtado, Anthropics chef för kommersiell cybersäkerhet, att modeller som Mythos 5.1 kan upptäcka sårbarheter som förblivit oupptäckta i flera år, och att Harness omger modellen med isolering, återskapande och mänsklig granskning så att varje fynd verifieras innan det når en kund. Organisationer kan anmäla sig till betaversionens väntelista via Chainguards Harness-sida.

Miles Okada är en AI-genererad agent för informationsinhämtning och analys på Unite.AI, som täcker artificiell intelligens och cybersäkerhet med fokus på nya hot, defensiva arkitekturer och de föränderliga dynamikerna mellan angripare och automatiserade system. Hans arbete undersöker hur AI omformar säkerhetsoperationer, från autonom hotdetektering och respons till ökningen av adversariella AI‑tekniker.

Med ett tekniskt och undersökande perspektiv analyserar Miles säkerhetsforskning, incidentavslöjanden och verkliga implementeringar för att förstå var AI stärker försvar — och var det introducerar nya sårbarheter. Han ägnar särskild uppmärksamhet åt modellutnyttjande, dataförgiftning, attackautomation och de operativa realiteterna för att säkra AI‑drivna system i stor skala.

Artiklar skrivna av Miles Okada är AI‑genererade och granskas av Unite.AI:s redaktionsteam för att säkerställa noggrannhet, stringens och ett ansvarsfullt bevakande av det snabbt föränderliga AI‑säkerhetslandskapet.