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The Decoder 23일 전

모질라, AI 에이전트로 파이어폭스 미확인 취약점 271개 발견

IMP
9/10
핵심 요약

모질라는 앤스로픽의 클로드(Claude) 모델을 활용한 자율형 AI(agentic AI) 파이프라인을 구축해 파이어폭스 150에서 271개의 미확인 보안 취약점을 찾아내고 수정했습니다. 기존 AI 모델들이 가짜 버그를 양산하는 문제를 해결하기 위해, 이번 시스템은 AI가 직접 테스트 케이스를 작성하고 실행하여 버그의 실제 존재 여부를 검증하는 방식을 도입했습니다. 이를 통해 최대 20년 된 고질적 취약점까지 발견되었으며, 모질라는 향후 모든 신규 코드에 이 파이프라인을 자동 적용할 계획입니다.

번역된 본문

앤스로픽의 클로드 마이토스 프리뷰(Claude Mythos Preview)가 파이어폭스 150에서 271개의 미확인된 취약점을 찾아냈으며, 일부는 20년이나 된 것으로 확인되었습니다. 모질라의 자율형 파이프라인은 AI가 직접 테스트 케이스를 작성하고 실행하여 결과를 검증할 수 있게 하며, 향후 모든 새로운 코드 커밋을 자동으로 검사할 예정입니다.

모질라 핵크(Mozilla Hacks) 블로그의 상세한 게시물에서 세 명의 파이어폭스 개발자는 자신의 팀이 클로드 마이토스 프리뷰를 사용하여 파이어폭스 150에서 이전에 알려지지 않은 271개의 보안 취약점을 찾고 수정한 방법을 설명했습니다. 모질라는 4월에 총 423개의 보안 문제를 해결했으며, 이는 3월의 이전 기록인 단 76개와 비교하면 엄청난 증가입니다.

이러한 노력에 마이토스 프리뷰가 얼마나 중심적인 역할을 했는지 내역을 보면 명확합니다. 파이어폭스 150에서 발견된 271개의 버그 외에도, 나머지 내부 발견된 111개의 버그 중 약 1/3 역시 마이토스 실행에서 나왔습니다. 나머지 2/3는 동일한 파이프라인에 다른 모델들을 돌린 것과 퍼징(Fuzzing)과 같은 전통적인 테스트 방법 사이에서 나뉘었습니다. 외부 보고에서 나온 취약점은 총 423개 중 단 41개에 불과했습니다.

불과 몇 달 전만 해도 AI가 생성한 버그 보고서는 말은 그럴싸해 보이지만 결국 틀려서 개발자의 검증 시간만 낭비하는 쓸모없는 'AI 쓰레기(AI slop)'로 널리 무시되었습니다. 저자들에 따르면 두 가지가 이를 바꿨습니다. 더 유능해진 모델과 노이즈에서 실제 발견 사항을 걸러내는 더 나은 인프라입니다.

자율형 파이프라인과 클로드 마이토스 초기에 GPT-4와 클로드 소네 3.5(Claude Sonnet 3.5)를 사용해 읽기 전용 방식으로 코드를 분석하려던 시도는 너무 많은 오탐지(False Positives) 때문에 실패했습니다. 모질라에 따르면 돌파구는 자율형 시스템(Agentic Systems)에서 나왔습니다. 즉, AI가 직접 테스트 케이스를 작성하고 실행하여 의심되는 버그가 실제로 존재하는지 검증할 수 있게 된 것입니다. 이 자가 검증 단계를 통해 추측성 결과가 걸러집니다.

모질라는 클로드 오퍼스 4.6(Claude Opus 4.6)으로 수동 감독이 포함된 소규모 실행을 시작했으며, 이후 각 파일을 병렬로 확인하는 여러 가상 머신으로 프로세스를 확장했습니다. 팀은 이를 중심으로 보고서의 중복을 제거하고, 발견 사항의 우선순위를 지정하며, 릴리스에 이르기까지 수정 사항을 추적하는 파이프라인을 구축했습니다.

앤스로픽의 프론티어 레드팀(Frontier Red Team)은 2월에 모질라에게 초기 취약점 배치를 보고했습니다. 이 협력은 모질라가 현재 선보이고 있는 파이프라인으로 직접 이어졌습니다. 발견 사항의 신뢰성을 뒷받침하기 위해 모질라는 평소보다 일찍 일부 버그 보고서를 공개했습니다. 그중에는 양식 설명에 사용되는 HTML 레이블 요소의 15년 된 버그, XML 도구인 XSLT의 20년 된 버그, 그리고 웹사이트를 시스템의 나머지 부분과 격리하는 보안 메커니즘인 샌드박스를 탈출하는 여러 가지 방법이 포함되었습니다.

한 가지 예로, 65,535개 이상의 행이 있는 HTML 테이블은 내부 카운터의 오버플로우를 유발했습니다. 심지어 서드파티 라이브러리를 위한 모질라의 추가 샌드박스인 RLBox도 우회되었습니다.

기존 방어막이 그 가치를 증명하다 모델이 하지 못한 일도 마찬가지로 유익한 것으로 판명되었습니다. 여러 공격 시도는 공격자가 이전에 샌드박스를 탈출하는 데 사용했던 프로토타입 오염(Prototype Pollution)이라는 기술을 표적으로 삼았습니다. 이러한 시도들은 모질라가 수년 전에 내렸던 아키텍처 결정으로 인해 실패했습니다. 개발자들에게 기존 방어막이 여전히 유효하다는 직접적인 증거를 갖는 것은 새로운 취약점을 찾는 것만큼이나 가치 있었습니다.

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Mozilla's agentic AI pipeline turns Claude Mythos Preview loose and finds 271 unknown Firefox vulnerabilities Maximilian Schreiner View the LinkedIn Profile of Maximilian Schreiner May 8, 2026 Key Points Mozilla developers used Claude Mythos Preview to identify and fix 271 unknown security vulnerabilities in Firefox 150, contributing to a record 423 resolved security issues in April. Unlike earlier AI models that produced many false positives, new agentic systems build and run their own test cases to verify if a suspected bug actually exists before reporting it. Claude Mythos successfully found decades-old flaws and validated existing security defenses, leading Mozilla to plan the integration of this pipeline to automatically check all new code before it is committed. Ask about this article… Search Anthropic's Claude Mythos Preview found 271 unknown vulnerabilities in Firefox 150, some up to 20 years old. Mozilla's agentic pipeline lets the AI write and run its own test cases to verify findings, and will soon check every new code commit automatically. In a detailed post on the Mozilla Hacks blog, three Firefox developers describe how their team used Claude Mythos Preview to find and fix 271 previously unknown security vulnerabilities in Firefox 150. In total, Mozilla resolved 423 security issues in April - a massive jump from the previous record of just 76 in March. The breakdown makes clear how central Mythos Preview was to that effort: beyond the 271 bugs found in Firefox 150, roughly a third of the remaining 111 internally discovered bugs also came from Mythos runs. The other two-thirds were split between the same pipeline running other models and traditional testing methods like fuzzing. Only 41 of the 423 total vulnerabilities came from external reports. Just a few months ago, AI-generated bug reports were widely dismissed as useless AI slop - findings that sounded plausible but turned out to be wrong, wasting developers' time on verification. According to the authors, two things changed that: more capable models and better infrastructure for separating real findings from noise. Ad Agentic pipelines and Claude Mythos Earlier attempts to analyze code using GPT-4 and Claude Sonnet 3.5 in a read-only approach failed because of too many false positives. The breakthrough, according to Mozilla, came from agentic systems: the AI can build and run its own test cases to verify whether a suspected bug actually exists. This self-verification step filters out speculation. Mozilla started with Claude Opus 4.6 in small, manually supervised runs, then scaled the process across many virtual machines, each checking a single file in parallel. The team built a pipeline around this that deduplicates reports, prioritizes findings, and tracks fixes all the way through to release. Ad DEC_D_Incontent-1 In February, Anthropic's Frontier Red Team had reported an initial batch of vulnerabilities to Mozilla. That collaboration led directly to the pipeline Mozilla is now showcasing. To back up the credibility of the findings, Mozilla published some bug reports earlier than usual. Among them: a 15-year-old bug in the HTML label element used for form descriptions, a 20-year-old bug in the XML tool XSLT, and several ways to escape the sandbox - the security mechanism that isolates websites from the rest of the system. One example: an HTML table with more than 65,535 rows caused an internal counter to overflow. Even Mozilla's additional sandbox for third-party libraries, called RLBox, was bypassed. Ad Existing defenses proved their worth What the models couldn't do turned out to be just as revealing. Several attack attempts targeted a technique called Prototype Pollution, which attackers had previously used to break out of the sandbox. These attempts failed because of an architectural decision Mozilla had made years earlier. For the developers, having direct proof that their existing defenses still hold up was just as valuable as finding new vulnerabilities. Many of the discovered vulnerabilities aren't enough on their own for a full attack - they would need to be chained with other flaws. But these are exactly the kinds of weaknesses that traditional testing methods like fuzzing struggle to catch, and AI analysis covers this ground far more thoroughly. Going forward, Mozilla plans to integrate the pipeline directly into its development process so that every new piece of code is automatically checked before it gets committed. Ad DEC_D_Incontent-2 Ad AI News Without the Hype – Curated by Humans Subscribe to THE DECODER for ad-free reading, a weekly AI newsletter, our exclusive "AI Radar" frontier report six times a year, full archive access, and access to our comment section. Subscribe now Source: Mozilla