📰 概要

AI找到漏洞这事，已经不稀奇了。但找到一个23年前埋进去的漏洞，还不需要复杂操作——这个有。

2026年4月，Anthropic研究科学家Nicholas Carlini在一次安全会议上透露：他用Claude Code在Linux内核中发现了多个可远程利用的安全漏洞。

其中最严重的一个，藏在NFS驱动里，从2003年就有。

Carlini的做法出奇简单：写一个bash脚本，遍历内核每个源文件，告诉Claude Code"你在参加CTF比赛，找漏洞"。

没有自定义工具，没有复杂提示词，就是让模型一次看一个文件。

就这么简单，23年的漏洞被挖出来了。

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🔍 解读

内核维护者Greg Kroah-Hartman在Reddit上记录了这个变化：大约一个月前发生了某些改变，整个世界都不一样了。现在收到的报告是真实的，不是测试垃圾。

Willy Tarreau在LWN上给出了数据：安全列表的报告量从每周2-3条，涨到每天5-10条，而且大多数都是正确的。

这个转变来得太快了。

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💎 深挖

漏洞怎么被发现的

Carlini用的方法就是一个循环脚本：遍历每个文件，告诉Claude Code"你在参加CTF，找漏洞"。

这个NFS漏洞的攻击方式很有意思。客户端A先申请一个owner ID长度为1024字节的文件锁——这个长度虽然异常但合法。然后客户端B尝试获取同一把锁，被拒绝。

问题在于：服务器响应缓冲区只有112字节，而拒绝消息总长1056字节。服务器直接把1056字节写进了112字节的缓冲区，攻击者因此能控制被覆盖的内核内存。

该漏洞来自2003年的一次提交，甚至早于git本身。

模型能力在几个月内完成跃迁

Carlini在不同模型上复现了结果：8个月前发布的Opus 4.1和6个月前发布的Sonnet 4.5，只能找出Opus 4.6所发现问题的一小部分。

几个月内，差距如此之大。这意味着AI辅助代码审计成为日常流程的时间窗口正在快速逼近。

为什么值得关注

不是AI找到了漏洞——这事不新鲜。是找到漏洞的方式在变：从专业安全研究员专项审计，变成了自动化日常扫描。

过去找一个漏洞需要安全专家大量时间。现在你用Claude Code跑一遍脚本，可能就有收获。

对开发者来说，这意味着代码安全性检查的门槛在降低。AI在做的事情，等于给每个项目免费配备了一个安全扫描员。

什么情况不建议用

目前误报还没完全解决。Carlini手上还有"数百个崩溃点"没有时间验证，他也主动选择不把未经验证的发现直接提交。

对安全关键系统，AI发现仍需要人工逐一验证。但对于日常代码审查，AI辅助已经可以发挥作用了。