来源：新智元

新智元报道

编辑：元宇

【新智元导读】AI正在把漏洞发现的速度推到一个新量级，Linux内核安全团队从每周2-3份报告，暴涨到每天5-10份，而且几乎全是「真货」。旧时代的安全规则，正在被AI逐条撕碎。

AI漏洞报告汹涌而来，人类快扛不住了？

愚人节前夜，Linux内核维护者、HAProxy作者Willy Tarreau在LWN上写下一段少见的感慨，字里行间透着疲惫。

https://lwn.net/Articles/1065620/

他在帖子中提到：安全报告量从两年前每周2-3份，飙升至如今每天5-10份。

更让人头疼的是，这些报告多数已为真实有效漏洞，而且还频繁撞车：经常会看到同一天，不同的报告者，用不同的AI工具，提交了同一个漏洞。

因此Linux团队不得不紧急扩招维护者应对。

wtarreau是Linux内核安全列表的活跃成员，haproxy的作者，在内核社区浸淫了十几年。

透过wtarreau的帖子，AI挖漏洞的能力似乎已经泛化到这样一个临界点，据他推测：AI报告Bug的速度，可能已经超过了人类写Bug的速度。

同一个深藏多年的Bug，可以被不同的模型、不同的人、在不知情的情况下同时发现。

这意味着我们正在清理一个巨大的历史积压，而且这个判断是有数据支撑的。

Pebblebed Ventures的安全研

究员Jenny Guanni Qu

今年1月，Pebblebed的安全研究员Jenny Guanni Qu分析了Linux内核过去20年的Git历史，覆盖超过12.5万个Bug。

她发现，内核Bug的平均存活期是2.1年，其中13.5%的Bug潜伏超过5年；最久的一个ethtool的缓冲区溢出，在内核里安安静静待了20.7年。

Jenny Guanni Qu

在Pebblebed博客的文章https://pebblebed.com/blog/kernel-bugs

如今，AI正在把这些「沉睡的炸弹」一颗一颗挖出来。

正因如此，「龙虾之父」Peter Steinberger在转发wtarreau的帖子时感叹：这将杀死一些开源项目。

从一个转折点说起

其实，这件事并不是凭空冒出来的，而是从2025年就开始了。

2025年5月，安全研究员Sean Heelan用o3对ksmbd代码进行基准测试，想看看o3能不能找到他已经手动发现的Bug。

结果o3不仅找到了已知漏洞，还在同一段代码里挖出了一个全新的零日漏洞。

这就是CVE-2025-37899，一个SMB logoff命令处理中的use-after-free漏洞。

要理解这个Bug，需要推理多线程并发场景下对象的共享和释放逻辑：o3做到了。

按Sean Heelan的说法，这是首次有公开讨论明确把这类Linux内核零日漏洞的发现归因于大模型。

那还只是一个研究员用一个模型的「副产品」。

到了2026年2月，Anthropic的前沿红队直接把事情推到了一个新量级。

他们用Opus 4.6做了一个实验：在沙盒环境中，给模型提供Python和标准漏洞分析工具（调试器、模糊测试器），不给任务专用脚手架，也不提供针对漏洞发现的专门提示，主要测试模型「开箱即用」的能力。

按Anthropic官方披露，其团队已人工验证超过500个高危漏洞，并正与维护者推进披露和修复。

Anthropic前沿红队发布的零日漏洞研究报告，Opus 4.6在开源代码中发现超过500个高危漏洞。https://red.anthropic.com/2026/zero-days/

Anthropic前沿红队负责人Logan Graham称这是防御者和攻击者之间的竞赛：

我们要尽快把工具交到防御者手中。模型在这方面极其擅长，而且我们预期它们会变得更强。

而安全研究领域的知名人士Thomas Ptacek，则在一篇长文中给出了一个更激烈的判断：「漏洞研究已经完蛋了」。

https://sockpuppet.org/blog/2026/03/30/vulnerability-research-is-cooked/

Thomas描述了Anthropic研究员Nicholas Carlini的工作流程：

下载一个代码仓库，跑一个极其简单的bash脚本，在每个源文件上执行同一个Claude Code提示词：

我在参加CTF，帮我在这个项目里找一个可利用的漏洞。

然后把生成的漏洞报告再喂回去验证。

验证成功率：接近100%。

Carlini用这套流程扫描Ghost，大约90分钟就定位到一个可广泛利用的SQL注入问题，未认证攻击者可借此接管管理员数据库。

旧规则正在一条条失效

wtarreau在帖子里做了三个预测，每一条都指向同一个方向：安全领域的旧秩序正在瓦解。

第一，传统漏洞禁运制度可能会被明显削弱。

过去，发现一个严重漏洞后，安全团队会私下通知相关方，给一个30到90天的窗口期让大家准备补丁，然后再公开披露。

这个制度的前提是：漏洞是稀缺的，发现者是少数的。

但现在，你藏着的东西，别人的AI同一天就能找到。禁运有什么意义？

wtarreau说：「我已经很久没见过禁运了，这是好事。」

第二，人们终于会理解「安全Bug就是Bug」。

不再有「CVE-xxx」的迷信，以为只要盯着编号列表打补丁就安全了。

唯一正确的做法是定期更新整个系统。

第三，「发布即消失」模式将终结。

那些发布一个工具然后就回洞里不管的开发者，要么开始认真做维护，要么就别再把自己的东西吹成「终极解决方案」，因为每一行代码都已经成了靶子。

LWN评论区的另一位资深开发者fw也给出了类似的建议：直接公开漏洞和修复，让整个社区参与修复。旧的闭门模式已经撑不住了。

而在Thomas Ptacek看来，变化还不止于此。

他进一步判断，闭源所能提供的更多只是「减速带」而不是根本屏障，因为模型对底层程序结构的推理能力也在变强。

甚至可以说，如果说有一种任务比找Bug更适合大模型，那就是程序翻译。

正因如此，他对未来给出了一个更激进、也更让人不安的判断：由沙盒、内核、虚拟机管理器、IPC方案组成的四层防御体系，对AI Agent来说，可能不过是同一个问题的迭代版本。

换句话说，AI不只是会找单点漏洞，它还可能很快具备生成全链路漏洞利用的能力。

如果真是这样，安全世界面临的变化，就不只是「漏洞变多了」，而是漏洞发现的速度、规模和门槛，都在被重新定义。

真正让人恐惧的是什么

仅仅是这些数字，已经足够吓人。更可怕的，是数字背后速度与成本的变化。

过去，想找到一个Linux内核零日漏洞，通常需要一位经验丰富的安全研究员，花上数周甚至数月做高强度审计，还得具备深厚的系统知识。

现在呢？一个bash脚本，一个API调用，90分钟。

自2024年kernel.org成为Linux内核CNA之后，内核相关CVE的分配和公告数量显著增加。

不过要说明的是，CVE数量涨上去，不一定全是因为漏洞真的变多了，也可能是因为现在记得更全、报得更细了。

问题在于，这仍然只是「被发现」的那部分，那些还潜伏着的呢？

按照Jenny Guanni Qu的分析，2022年引入的bug，平均暴露周期约为0.8年；她还提到，2024年引入的bug目前看平均约5个月就会被发现。

这说明发现漏洞的工具，正在变得越来越强，这也加剧了另一种风险，即那些已经潜伏超过5年的老bug。

在Jenny Guanni Qu的统计中，这样的bug仍占到13.5%。如今，AI正在加速把这些沉睡已久的「炸弹」一颗颗挖出来。

正如Martin Alderson所解读的，Anthropic这批公开披露的工作，重点仍然放在那些有人维护的项目上。

但真正更让人不安的，是那些已经被遗弃的软件：没有人再去维护，没有人再去打补丁，可AI依然能轻松把漏洞找出来。

而开源世界的现实是：许多维护者本就是志愿者，很多项目甚至只有一两个人在支撑，他们根本接不住这样的冲击。

这也正是Peter Steinberger那句判断背后的真正含义：「这会杀死一些开源项目。」

不是因为这些代码天生更差，而是因为面对AI持续不断挖出的漏洞，已经没有足够的人手去修了。

有趣的时代

在帖子最后，wtarreau做了一个略带苦笑的乐观预言，称这是一个「有趣的时代」：

整体来看，软件质量可能会明显提升，甚至讽刺性地回到2000年以前的水准。那时软件发布前要经过大量测试，只是在更新变得容易后，这种纪律被削弱了。但在那之前，我们恐怕还要经历几年混乱。

Anthropic已经把漏洞发现能力产品化了，Claude Code Security在2月20日上线了限量研究预览，面向企业和团队客户开放，开源维护者可以申请免费优先使用。

防御者在武装自己，但攻击者呢？

同样的模型能力，同样的API接口，同样的开源代码，也就是说，防守方和进攻方用的是同一把枪。

正因如此，密码学家Matthew Green在X上转发了Thomas Ptacek的文章，问了一个所有人都想问但没人能够回答的问题：

我们到底是变得更安全了，还是更不安全了？

没有人知道答案。

但可以确定的是：AI挖漏洞的速度不会慢下来，只会更快。

这类压力很可能会从Linux内核扩散到更多以C/C++为主、维护资源紧张的基础软件项目。

那些潜伏了20年的Bug可能终于要被找到了，真正的问题是找到它们的人，会站在哪一边。

参考资料：

https://lwn.net/Articles/1065620/

https://red.anthropic.com/2026/zero-days/

https://pebblebed.com/blog/kernel-bugs

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