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今日大语言模型以闪电般的速度从补丁中构造漏洞利用

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摘要如今，由于生成式 AI 模型的加持，从漏洞披露到生成概念验证（PoC）攻击代码的时间现在可能仅需几个小时。Platform Security 及渗透测试公司 ProDefense 的 Matthew Keely 在一个下午内便成功拼凑出

如今，由于生成式 AI 模型的加持，从漏洞披露到生成概念验证（PoC）攻击代码的时间现在可能仅需几个小时。

Platform Security 及渗透测试公司 ProDefense 的 Matthew Keely 在一个下午内便成功拼凑出了针对 Erlang 的 SSH 库（CVE-2025-32433）中的一个关键漏洞的利用代码，尽管他所使用的 AI 得到了额外的帮助——该模型能够利用库中已发布补丁的代码，追踪出哪些漏洞已经被修复并找出利用方法。

受到另一家安全公司 Horizon3.ai 发表的一篇关于构造该 SSH 库漏洞利用代码轻松度的帖子启发，Keely 好奇是否有 AI 模型 —— 在这个案例中是 OpenAI 的 GPT-4 和 Anthropic 的 Claude Sonnet 3.7 —— 可以为他构造利用代码。

Keely 解释道：“事实证明 —— 是的，它确实可以。GPT-4 不仅理解了 CVE 描述，还找出了引入修复的提交记录，对比旧代码后发现差异、锁定漏洞，甚至还编写出了一个 PoC。当代码无法运行时，它还能调试并修正问题。”

这并不是 AI 第一次证明其不仅能发现安全漏洞，还能找到利用它们的方法。Google 的 OSS-Fuzz 项目一直在利用大语言模型（LLMs）协助寻找漏洞，而伊利诺伊大学 Urbana-Champaign 的计算机科学家们也证明了 OpenAI 的 GPT-4 能够通过阅读 CVE 信息来利用漏洞。

然而，仅仅在几个小时内完成这一切，更凸显出当攻击生成流程实现自动化时，防御者可用于响应的时间将变得极其有限。

Keely 指示 GPT-4 生成一段 Python 脚本，用于对比——基本就是计算差异——漏洞版本与补丁后版本中受影响的代码部分，即 Erlang/OPT SSH 服务器中的相关片段。

Keely 告诉 The Register：“如果没有补丁的差异数据，GPT 根本不可能接近编写出一个可行的 PoC。”

“事实上，在给 GPT 提供差异数据之前，它的第一次尝试竟是编写一个模糊测试工具，并对 SSH 服务器进行模糊测试。GPT 的优势在于它能够提供创建实验环境所需的所有构件，包括 Dockerfile、漏洞版本 Erlang SSH 服务器的部署设置以及模糊测试命令。虽然模糊测试可能不会发现这一特定漏洞，但它无疑弥补了攻击者在过去的一些认知差距。”

得到代码差异后，AI 模型生成了一系列变更清单，Keely 随后问道：“嘿，你能告诉我这个漏洞到底是如何产生的吗？”

答案不负所望。

Keely 写道：“GPT 不仅仅是在猜测，它详细解释了漏洞背后的原因，逐步说明了引入对未经认证消息保护的逻辑变化 —— 在此之前这种保护根本不存在。”

随后，AI 模型继续询问 Keely，他是希望获得一个完整的 PoC 客户端、一款类似 Metasploit 的演示，还是一台用于追踪漏洞的已修补 SSH 服务器？

GPT-4 并未完全通过这一考验。它最初生成的 PoC 代码无法运行 —— 这对于任何生成超过短代码片段的 AI 来说都是常见现象。

于是，Keely 尝试了另一位 AI 助手，即基于 Anthropic 的 Claude Sonnet 3.7 的 Cursor，并请其修复无法运行的 PoC。令他惊讶的是，这次竟然成功了。

这一过程过去需要掌握专门的 Erlang 知识和耗费数小时的手动调试。而如今，只需一个下午并用上合适的提示。

Keely 写道：“本来只是对一条推文产生好奇，结果却引发了一场关于 AI 如何改变漏洞研究的深入探索。几年前，这个流程需要掌握专门的 Erlang 知识和花费数小时进行手动调试；而今天，只需一个下午，配合正确的提示即可完成。”

Keely 告诉 The Register，如今威胁的传播速度明显提升。

他说：“问题不仅仅在于发布的漏洞越来越多，它们也被利用得更快，有时在公开后几个小时内就被利用。”

“这一变化还体现在威胁行为者之间协调程度的提升。我们看到相同的漏洞在极短的时间内便在不同的平台、地区和行业中被广泛利用。”

Microsoft 将该漏洞评为低可利用性，但不法分子仅用了 8 天就将其武器化。