历史首次！o3找到Linux内核零日漏洞，12000行代码看100遍揪出，无需调用任何工具
我要评论AI成功找到Linux安全漏洞 ，历史零日漏洞还是首次内核级别的零日漏洞。
刚刚 ，内核OpenAI总裁转发了独立研究员Seen Heelan的行代需调实验成果：用o3模型找到了Linux内核SMB实现中的一个远程零日漏洞。
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更让人惊讶的遍揪是 ，整个过程中没有用到任何复杂的出无工具——没有脚手架 、没有智能体框架 、用任没有工具调用，何工仅仅是历史零日漏洞o3 API本身。亿华云
这个漏洞被编号为CVE-2025-37899 ，首次是内核SMB”注销”命令处理程序中的一个释放后使用（use-after-free）漏洞 。
据作者透露 ，行代需调这是遍揪首次公开讨论的由大模型发现的此类漏洞 。
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有网友看过发现过程后感叹 ，出无原以为会有很疯狂的用任实验设置，但其实只是把一堆代码缝到一起 ，让o3检查100次 。
希望其他白帽黑客已经开始像这样检查其他关键操作系统了 。建站模板
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OpenAI首席研究官Mark Chen表示 ：像o3这样的推理模型正开始助力深度技术工作和有意义的科学发现。接下来一年，类似这样的成果将会越来越普遍 ：
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Sean Heelan是一位独立研究员，专注于基于大模型的漏洞研究和漏洞利用自动化生成 。
他原本在手动检查Linux内核的KSMBD（内核态SMB3协议实现）漏洞 ，想要暂时远离大模型相关的工具开发 。
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但o3发布后 ，他忍不住想测试一下 ：”既然我手里已经有这些漏洞 ，高防服务器不如看看o3能不能找到它们 ？”
他先用一个自己手动发现的漏洞CVE-2025-37778作为测试。这是Kerberos认证路径中的一个释放后使用漏洞 ，是测试大模型能力很好的基准 ，因为 ：
它是Linux 内核远程攻击面的一部分它并不简单 ，发现他需要理解如何触发特定的会话状态 、认证函数的多条执行路径 、跨函数的香港云服务器对象生命周期管理但它也并非极其复杂 ，作者本人可以在10分钟内带着同时了解涉及到的约3300行代码接下来开始实验之前 ，还需要搞清楚一个问题 ，该给大模型展示哪些代码 ？
理想情况当然是大模型读取整个代码库并输出结果 ，但实践中上由于上下文窗口的限制还无法事先 。
最终Heelan为 LLM 提供了“会话设置”命令处理程序的代码，包括它调用的所有函数的代码等等 ，直到调用深度达到3（这是包含推理漏洞所需代码所需的深度），模板下载还包含了命令处理器 、连接建立/拆除 、请求分发等完整上下文 。
提示词中告诉o3专门寻找use-after-free漏洞 ，提供KSMBD架构说明 ，强调要避免误报，每个实验运行100次，统计成功率 。
相关代码和提示词已开源在GitHub上 。
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Heelan还按同样流程测试了Claude3.7和Claude 3.5作为对比 ，结果o3的表现让人眼前一亮 ：
OpenAI o3: 100次运行中成功找到8次漏洞Claude 3.7: 100次中找到3次Claude 3.5: 100次中一次都没找到此外有意思的的是 ，o3和Claude的源码下载输出风格完全不同 。
o3生成的像人类写的漏洞报告 ，结构清晰、重点突出
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Claude更像思维流或工作日志 ，细节丰富但略显冗长 。
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接下来发生的事情更精彩了。
Heelan想测试o3在更大代码量下的表现 ，于是给它提供了所有SMB命令处理程序的代码，约12000行代码 。
虽然找到原始漏洞的成功率降到了1%，性能明显下降 。但在运行结果中 ，o3报告了一个全新的漏洞 。
Heelan自己之前也不知道这个漏洞 ，它同样是由于sess->user的释放造成的，但这次是在会话注销处理程序中 。
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o3自己对这个漏洞的解释如下 。
当一个ksmbd工作线程还在执行使用sess->user的请求时，另一个处理同一会话SMB2 LOGOFF的线程释放了该结构 。没有同步机制保护该指针 ，所以第一个线程会解引用已释放的内存——这是一个经典的释放后使用漏洞 ，会导致内核内存损坏和任意代码执行。
更有意思的是 ，研究员发现o3不仅能找到漏洞 ，某些情况下修复方案比人类更完善 。
对于之前的Kerberos认证漏洞 ，Heelan最初提出的修复是简单地将指针置空：
复制if (sess->state == SMB2_SESSION_VALID) { ksmbd_free_user(sess->user); sess->user = NULL; // 添加这行 }1.2.3.4.但o3的报告中有指出这个修复不够充分，因为SMB协议允许两个不同的连接”绑定”到同一个会话 ，在释放和置空之间的短暂窗口期 ，另一个线程仍可能访问这个指针 。
最终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 。
之所以加上“理论上”的限定 ，是因为现在AI误报的比例有点高 ，人类很难认真仔细地查看o3的每份报告 。
不过他也认为随着技术的发展，这个比例只会越来越低 。
Heelan在报告结尾感慨道：
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 。考虑到创造力、灵活性和通用性 ，LLM更像是人类代码审计员 ，而不是符号执行 、抽象解释或模糊测试。
他特别强调，如果你从事安全研究工作，现在应该开始密切关注了：
专家级研究员不会被取代 ，反而会变得更高效对于10000行以内的代码问题 ，o3有相当大的概率能解决或帮助解决虽然仍有约1:50的信噪比问题 ，但这已经值得投入时间和精力不过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又如何呢 ？
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