文章摘要
OpenAI的o3模型成功发现了Linux内核SMB实现中的一个远程零日漏洞，编号为CVE-2025-37899。这一发现标志着首次由大模型公开讨论并找到的此类漏洞。独立研究员Sean Heelan通过o3 API进行实验，整个过程没有使用任何复杂的工具，仅依靠o3模型本身。这一成果展示了AI在深度技术工作和科学发现中的潜力。
Heelan的实验设计包括使用一个手动发现的漏洞CVE-2025-37778作为测试基准，该漏洞涉及Kerberos认证路径中的释放后使用问题。实验过程中，Heelan为o3模型提供了包含约3300行代码的上下文，并运行了100次实验，统计成功率。结果显示，o3在100次运行中成功找到8次漏洞，而Claude 3.7和Claude 3.5的表现则相对较差。
o3模型不仅在发现漏洞方面表现出色，还能辅助修复漏洞。在测试更大代码量（约12000行）时，o3虽然找到原始漏洞的成功率降到了1%，但报告了一个全新的漏洞，这一漏洞同样是由于sess->user的释放造成的。o3对这一漏洞的解释清晰且结构完整，类似于人类编写的漏洞报告。
此外，o3在某些情况下提出的修复方案比人类更完善。例如，对于Kerberos认证漏洞，Heelan最初提出的修复方案存在不足，而o3指出了修复方案中的潜在问题，并提出了更全面的解决方案。Heelan承认，如果使用o3来找和修复原始漏洞，“理论上”会比自己完成更好。
尽管AI在漏洞发现和修复方面展现出巨大潜力，但仍存在误报比例较高的问题。Heelan认为，随着技术的发展，这一比例将会逐渐降低。他强调，大模型在程序分析技术的能力空间中，处于一个比我们见过的任何东西都更接近人类的位置。对于从事安全研究工作的专家来说，AI不会取代他们，反而会提高他们的工作效率。
然而，也有人看到了其中的风险：如果坏人利用AI的能力找到类似的漏洞并攻击系统，将会带来严重的后果。因此，如何在利用AI提升安全研究效率的同时，防范潜在的安全风险，是一个需要认真考虑的问题。
原文和模型
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【原文作者】 量子位
【摘要模型】 deepseek-v3
【摘要评分】 ★★★☆☆
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