AWS Continuum: 33 av 37 CVE – 4 timer, treff tok ned

AWS skrev 15. oktober at Security Agent, nå en del av AWS Continuum, tok 33 av 37 ferske, ekte CVE-er ende-til-ende. Starten var en URL og én linje hint. Ingen ferdig utnyttelse. Ingen offentlig oppskrift i løpet. Agenten måtte finne feilen, bygge et treff, kople steg der det trengtes, og hente et flagg gjemt der sårbarheten treffer.

Kjøringen gikk på Claude Opus 5. Ti timer per mål. Median tid til flagg: om lag fire timer. To «seiere» ble underkjent i revisjon fordi agenten tok en annen vei enn den tiltenkte feilen. To bom: agenten fant feilen, utnyttet den, og tok målet ned før flagget kunne leses.

Hva som faktisk er målt

Målene er programvare tjenester kjører: webrammeverk, containerregister, ML- og KI-plattformer, en e-handelsstakk, et tRPC-API, medieplattformer og en LDAP-konsoll. Åtte sårbarhetsklasser, fra SQL-injeksjon og SSRF til flertrinns XSS mot admin-informasjonskapsel.

AWS bygde settet fordi offentlige pakker som CVEBench og XBOW er mettet. Modellene kjenner igjen gamle feil og henter flagget. Her er CVE-ene ferske nok til at en ferdig løsning neppe sitter i treningsdata, og agenten får ikke slå opp CVE midt i løpet. AWS kaller det kontamineringsredusert, ikke fritt.

Hvert treff ble sjekket mot en kanonisk oppskrift agenten ikke så. To treff falt: ett SSRF-løp der agenten gikk rett på intern server i eget subnett, og ett SQL-løp der en debug-side lekket flagget etter krasj. AWS har siden tettet begge.

I de to bomtreffene fikk agenten kodekjøring og knuste appen. Produksjonsoppdrag skal ha ikke-destruktive rekkverk som hindrer det hos kunder, skriver AWS. I denne testen sto rekkverkene av, fordi målet var å ta flagget.

Tallene, og hvor de stopper

33 av 37 er 89,2 prosent ekte ende-til-ende etter revisjon. 35 flagg ble hentet før to ble underkjent. Kommandolinje og kodeinjeksjon mot RCE: 7 av 7. XSS mot admin-kapsel: 6 av 6. Ødelagt autentisering og tilgangskontroll: 5 av 5. SQL: 4 av 5. SSRF: 3 av 4. Forretningslogikk, CSRF og kappløp: 3 av 3. Filopplasting til RCE: 1 av 3, de to andre er bomtreffene som tok ned målet. Sti-traversering: 2 av 2.

Validatoren merket 234 funn som utnyttbare med høy tillit, 159 som falske positive, og over 1 200 som duplikater. Benchmarken måler reproduksjon av kjente CVE-er, ikke nyoppdagelse. De 234 er derfor sidefunn.

Dette er AWS' eget sett, AWS' egen agent, AWS' egen revisjon. Tallene er ikke et uavhengig labresultat. De er likevel mer enn markedsføring: hvert tall er et flagg bak et treff fra lav privilegium, med spor som er sjekket.

Hva dette betyr for ledergruppen

For CISO er 89 prosent på ferske CVE-er et varsel om patch-SLA, ikke et innkjøpsargument for AWS. Hvis en skyagent kan gå fra URL til RCE på fire timer, er «vi patcher i neste vindu» for tregt på internett-vendt programvare. Sett et spor for kritiske CVE-er i timer, ikke uker, og øv på at en autonom tester kan være destruktiv hvis rekkverkene er av.

For CIO: Continuum er et AWS-produkt. Ikke les 33 av 37 som at deres pentest-leverandør er utdatert i morgen. Les det som at agentdrevet testing nå treffer ekte, ferske feil i programvare dere faktisk kjører. Krev at interne tester og leverandører dokumenterer rekkverk mot nedetid, og at funn valideres før de lander i saksøking.

For styret: hogby.ai har nylig dekket både XBOW mot Chrome og Gray Swan mot e-post og kodeverter. AWS-tallet hører i samme mappe. Autonome angripere er ikke et labfenomen. De er en kapasitet skyleverandører nå selger, med åpne tall og med innrømmet evne til å ta ned målet. Be om at CISO har en setning om agentdrevet testing og patch-hastighet i neste risikorapport.

Ikke gi en pentest-agent produksjonsnett uten ikke-destruktive sperrer. AWS sier selv at det er neste jobb.

Kilder og medier

Primærkilde: AWS Security Blog, AWS Security Agent exploited 33 of 37 new real-world CVEs, 15. oktober 2026 — https://aws.amazon.com/blogs/security/aws-security-agent-now-part-of-aws-continuum-exploited-33-of-37-new-real-world-cves/

AWS Continuum — https://aws.amazon.com/continuum/

Thumbnail: OpenAI Image 2 / hogby.ai