Anthropicは、AIモデルClaudeを使用してソフトウェアの外部からアクセス可能なコード領域（攻撃対象領域）を検出し、縮小する手法を検証した。

同社のFrontier Red Team責任者Chris Rolfが発表した研究では、C、C++、Java、PHP、Pythonで書かれた25のオープンソースプロジェクト（総計500万行超）が分析され、1万7000件以上の設定項目のうち3842件がセキュリティ関連と特定された。

この作業では、デフォルト設定で不要なコードが外部に公開されていないか、設定の組み合わせが脆弱性を引き起こさないか、認証前に複雑な処理が実行されていないかが調べられた。