曾任Databricks安全负责人、Robinhood首席安全官，现任Cloud Security Alliance AI安全倡议主席的Caleb Sima，几周前在OpenAI的安全会议上听到一个实验：研究人员把Linux交给模型，只下达“你的任务是提权”的指令，模型最终找到400多个从本地用户到root的0-day，直接产出可执行二进制，运行即可拿到root，平均每个漏洞从研究、识别、测试、验证到交付仅需两个半小时。而现场最顶尖的逆向工程师，有些案例要花几周才能搞明白AI是如何找到的。

类似剧本随后以更大规模上演：OpenAI的GPT-6 Cyber为Linux内核的948个漏洞开发出可用的提权利用程序，复现1724个、成功利用948个，是上一代模型的五倍以上，API成本约121万美元，平均每个成功利用1279美元，其中至少10种利用技术此前从未公开。两年前，Caleb与一批顶尖红队成员、逆向工程师曾达成共识，认为AI干不了真正的渗透测试，因为红队真正值钱的本事是把看似不相关的东西串起来，但这一判断已被推翻。

OpenSSH近期也暴露了一个藏了十年的问题，出在OpenSSH、musl和账户配置的交界处，影响包括Alpine Linux在内的特定环境。发现者动用AI Agent，跑了约17600次认证测试才翻出这条长期被忽略的路径。OpenSSH维护者在最新发行说明中提醒，AI找到的漏洞已多次被其他研究者独立发现，攻击者很可能也能找到，为此决定加快发布频率。

眼下漏洞发现和利用的速度已经提上来，企业清点资产、验证补丁、安排上线的速度却未必跟得上。Caleb反复强调这一矛盾：攻击者以机器速度行动，防守方还在以会议速度行动。他的答案是把人从部分防御环节中移出去，让安全团队直接提交修复，让工程团队建立自动检测、恢复和回滚机制。过去自动打补丁最容易被质疑“万一把系统弄坏了怎么办”，现在要回答的是另一句：等大家把周会开完，系统还在谁手里？