Eksperci z Cisco Talos zwracają uwagę na gwałtowny wzrost liczby wykrywanych podatności, co jest bezpośrednim skutkiem wykorzystania zaawansowanych modeli AI do analizy kodu. Modele te, w tym wyspecjalizowany Mythos, błyskawicznie przeszukują dekady długu technicznego w powszechnie używanych, starszych bibliotekach. W efekcie liczba ogłoszeń w ramach Microsoft Patch Tuesday wzrosła z poziomu około 100 do ponad 1400 miesięcznie.
Mimo ogromnej liczby nowych CVE, większość z nich nie jest wykorzystywana w rzeczywistych atakach. Większość wykrytych błędów dotyczy starego kodu, który jest powszechny, ale rzadziej poddawany nowoczesnym skanom. Sytuacja ta stawia pod znakiem zapytania dotychczasowy model skoordynowanego ujawniania podatności (90 dni), ponieważ AI może umożliwić szybkie znalezienie tych samych luk przez inne podmioty.
Autorzy zauważają, że obecny skok może być przejściowy. Po wyeliminowaniu długu technicznego w starych bibliotekach i wdrożeniu narzędzi AI do procesów tworzenia nowego oprogramowania, liczba nowych podatności powinna spaść. Obecnie największym wyzwaniem pozostaje utrzymanie tempa łatania, szczególnie w przypadku projektów open-source, które są zalewane informacjami o błędach.
Organizacje powinny skupić się na strategii obrony w głąb (defense-in-depth). Zamiast próbować załatać wszystko, należy priorytetyzować luki o wysokim potencjale eksploatacji w konkretnych środowiskach, stosować detekcję anomalii behawioralnych oraz wdrażać tymczasowe środki łagodzące.
