Den Anstieg führt Echo teils auf die Ausweitung des CVE-Programms zurück, zunehmend aber auch auf KI-gestützte Schwachstellensuche. Besonders deutlich zeigt sich das bei Container-Basis-Images: Zwischen Januar und Juni 2026 stieg die Zahl bekannter CVEs in Node-Basis-Images um 338 Prozent von rund 16.000 auf 70.000, bei Python von 17.500 auf 45.000.
„Schwachstellen werden inzwischen im Maschinentempo entdeckt, während die Behebung weitgehend manuell bleibt", heißt es im Bericht. KI habe die eine Seite der Gleichung dramatisch beschleunigt, die andere komme noch nicht hinterher.
Nach Echos Analyse hat Claude Mythos zudem die Ökonomie der Exploit-Entwicklung grundlegend verändert: Forscher wie auch Angreifer können demnach für eine bekannte Schwachstelle in weniger als einem Tag und für unter 2.000 US-Dollar einen funktionsfähigen Exploit entwickeln.
Die Rohdaten legen eine außer Kontrolle geratende Lage nahe – doch Echo relativiert. Im untersuchten Zeitraum entdeckte Mythos rund 23.019 potenzielle Schwachstellen, von denen weniger als zehn Prozent extern validiert, also unabhängig überprüft wurden. Von den 27 Schwachstellen, die Anthropic öffentlich machte, hatte Mythos acht zunächst als kritisch eingestuft. Nach unabhängiger Prüfung durch Forscher behielt nur eine davon diese Einstufung.
„Eine der größten Überraschungen war, dass die Vorbereitung auf Mythos deutlich leichter zu erreichen ist als erwartet", sagt Eylam Milner, CTO und Mitgründer von Echo, gegenüber Dark Reading. Mythos sei sehr gut darin, echte Schwachstellen zu finden, aber deutlich unzuverlässiger bei der Einschätzung, wie schwerwiegend diese tatsächlich seien – eine wichtige Unterscheidung für Teams, die entscheiden müssen, worauf sie ihre Aufmerksamkeit richten. Statt ihr gesamtes Schwachstellenmanagement neu zu denken, sollten Organisationen laut Milner in Infrastruktur investieren, mit der sich größere Mengen an Funden rasch validieren, einordnen und effizient beheben lassen.
Einen erheblichen Teil der Probleme haben sich Unternehmen laut der Untersuchung selbst zuzuschreiben. Für 89 Prozent der von Echo untersuchten Schwachstellen existierte bereits eine Korrektur, bei kritischen und hochgradigen Lücken lag der Anteil sogar noch höher. Dennoch blieben fast 40 Prozent der behebbaren Schwachstellen länger als sechs Monate ungelöst.
Das Kernproblem sei also nicht die Verfügbarkeit von Fixes, sondern deren Einspielung in die Produktion, so Milner: „Dass ein Fix verfügbar ist, heißt nicht, dass er leicht auszurollen ist." Oft müssten Abhängigkeiten aktualisiert, Kompatibilität und brechende Änderungen getestet und die Änderung durch den normalen Entwicklungs- und Freigabeprozess geschleust werden. Über Tausende Schwachstellen hinweg werde daraus ein Priorisierungs- und Ressourcenproblem – Sicherheitskorrekturen konkurrieren mit Produktarbeit, weshalb Lücken monatelang im Rückstand liegen bleiben. Die Antwort sei, möglichst viel manuelle Arbeit zu entfernen und kontinuierlich gepatchte Software auszuliefern, statt Entwicklungsteams jedem Fix hinterherlaufen zu lassen.
Hinzu kommt eine hausgemachte Angriffsfläche: Selbst bei Organisationen, die sich selbst ausgereifte Sicherheitspraktiken bescheinigten, stammten 56 Prozent der Container-Schwachstellen aus Paketen, Hilfsprogrammen, Entwicklungswerkzeugen und anderer Software, die im Produktivbetrieb gar nicht benötigt wird. Bevor man sich Sorgen darüber mache, mit jeder neuen KI-gefundenen Lücke Schritt zu halten, sollten Unternehmen ihre bestehende Angriffsfläche verkleinern, nicht benötigte Abhängigkeiten entfernen und verfügbare Korrekturen schneller in die Produktion bringen, rät Milner.