AI修了1072个漏洞，挖洞赚钱这条路却更难走了

程序员肉肉

224人浏览 · 2026-10-24 10:10:25

程序员肉肉 · 2026-10-24 10:10:25 发布

AI 修了 1072 个漏洞，挖洞赚钱这条路却更难走了

这两天网上流传：装个 AI 工具，三步就能帮人挖漏洞赚赏金，日入四位数。AI 会找漏洞是真的，Chrome 两个版本修了 1072 个；但按公开数据，赏金报告的中位数是 500 美元，只有两成报告有奖金，而且入门那一层正在被机器接管。这篇只讲能核对的事实和合法的参与路径。

这两天网上流传一套说法：装个 AI 办公工具，跟着三个步骤走，就能帮人挖漏洞赚赏金，熟练之后一天挣四位数。

这套话术里有两个部分得分开看：AI 会找漏洞了，这部分是真的，而且比多数人想的更强；按这套方式能稳定赚钱，这部分经不起数据检验。

这篇只讲能核对的事实。

01 先看真实的能力上限

Google Chrome 安全团队公开过一组数字：Chrome 149 和 150 两个版本合计修复了 1,072 个安全漏洞，比此前 23 个版本加起来的总数还多。

里面有个细节值得单独拎出来。团队用 Gemini 驱动的 agent 在更宽的 Chromium 代码库上做检索，找到的是一个沙箱逃逸漏洞——如果攻击者已经拿下了渲染进程，这个漏洞能让浏览器去读本机上的文件。它躺在代码库里的时间超过 13 年，2013 年就在了。

13 年，期间经历多次审计和无数的模糊测试，是由一个模型把它翻出来的。

同一套流水线还覆盖了后半程：分诊、严重性评级、指派开发者、生成候选补丁、补测试。

按 Google 的说法，历史上给一份安全报告做分诊要 5 到 30 分钟甚至更久，主要靠人力经验；换成规则与模型混合的自动流水线之后，每月能省下数百小时的工程时间。

这不是实验室里的演示，是已经进生产的一条链路。Google 还公布了一个数字：仅 5 月一个月，这套系统在代码合入前拦下了 20 多个漏洞，其中有一个是严重级。

— 两个版本修了 1072 个，比之前 23 个版本加起来还多

02 同一份报告的另一半，写的是攻击侧

能力的提升不分敌我。

Google 威胁情报组 2026 年 5 月 11 日的报告里记录了同一件事的两面：一面是 Big Sleep（Project Zero 与 DeepMind 的合作项目）确认找到了首个真实世界的未知漏洞；另一面是，报告同时记录了犯罪团伙在用大模型编写可用的零日漏洞，以及有国家背景的行为体用模型做漏洞利用的可行性验证。

这就是理解这件事的正确框架：AI 削低的不是某一侧的门槛，是整行的门槛。

再看一组公开评测数据。CyberGym 用 188 个大型项目里的 1,507 个历史漏洞做测试，判定标准很硬——生成的概念验证必须能在修补前触发、修补后不再触发。换个角度看，它衡量的是「复现已知漏洞」，不完全等于零日发现，这一点要说清。

在这份榜单上（2026 年 9 月 18 日核对）：GPT-4.1 配合 OpenHands 在 2025 年 5 月是 9.4%，到 GPT-5.5-Cyber 变成 85.6%；同一套评测里，Claude 从 11.9% 走到 83.1%，GLM 从 23.5% 走到 84.5%。

一年多时间，从个位数走到八成。

— AI 削低的不是某一侧的门槛，是整行的门槛

03 换个工具，不等于换个能力

这里有个很关键的技术细节，恰好是那套「三步上手」话术站不住脚的地方。

同一个 GPT-4 Turbo，在原始评测里 Buffer Overflow 这一项只有 0.05 分；给它配上代码浏览器、调试器、Python 沙箱，再加上 AddressSanitizer 这类能明确报出越界访问的反馈工具，允许它跑十次二十次并从中挑选——同一个模型，分数变成 1.00。

这是 Google Naptime 项目的结果。它证明的是一句话：找漏洞的能力 = 模型 + 任务系统，不是「装个工具就变强」。

模型从椅子上站起来，靠的是三样东西：能读遍整个项目的结构索引、能验证猜测的编译器和调试器、能把它二十次尝试里的错误路径淘汰掉的反馈回路。这三样不会跟着一个聊天窗口自动装配到新手电脑上。

所以「小白装个工具就能挖」这件事，差的不是勤奋，是整整一套工程基础设施。

— 能力 = 模型 + 任务系统，不是装个工具就变强

04 真实的赏金分布长什么样

再来看钱。

有一份统计把 HackerOne 社区归档的全部公开报告扒了下来，共 14,877 份，逐份排了序。结果是：

中位数 500 美元。只有 21.8% 的报告显示有披露奖金。整个公开历史里，超过 1 万美元的报告只有 104 份。

平台的口径是另一回事——官方年报说十二个月支付了 8,100 万美元，同比增长 13%，累计超过 3 亿美元，还有 22 位终身收入破百万的研究者。

两个数都是真的。它们描述的是同一件事的两端：头部极少数人拿走了大部分钱，中间那层的中位数是 500 美元。

再补两个更细的数字：注册账号里大约只有 1.6% 产出过有效成果；年收入达到 2 万美元以上的研究者占 12%。有人完整记录过自己的投入产出——150 天里做了 782 小时，收入 5,650 美元，折算下来时薪 9.8 美元。

所以那句「日入四位数」，即便是真的，描述的也大概率是极少数全职且高度专业化的人在某个好日子里发生过的事，而不是一条新手能复现的曲线。

— 中位数 500 美元，头部拿走大部分

05 更麻烦的是，入门层正在被接管

还有一条数据比中位数更值得琢磨。

2026 年 3 月，Chrome 漏洞奖励计划收到的外部报告数量，超过了 2025 年全年。原因之一是提交者也在用 AI 工具找洞。

Google 的应对是改规则：奖励计划开始优先收录那些「超出内部自动化工具已能发现范围」的报告。翻译过来就是——你提交的洞如果属于 AI 已经能批量抓出来的那一类，会被降级处理。

再配上前面那个 1,072：两个版本修的漏洞比前 23 个版本加起来还多。

两条数据放一起，结论很直白：这条赛道里容易发现和容易练手的那一层，正在被机器接管。被机器抬起来的是专业门槛，不是上手门槛。

06 国内这条红线在哪

任何涉及实际操作的部分，都得先说清楚边界。

《网络安全法》第二十七条规定得很明确：任何个人和组织不得从事非法侵入他人网络、干扰他人网络正常功能、窃取网络数据等危害网络安全的活动；不得提供专门用于这类活动的程序和工具；明知他人从事这类活动，不得提供技术支持、广告推广、支付结算等帮助。

对应的罚则在第六十三条：尚不构成犯罪的，没收违法所得，处五日以下拘留，可以并处五万元以上五十万元以下罚款；情节较重的，处五日以上十五日以下拘留，可以并处十万元以上一百万元以下罚款。

注意这里的关键：是否造成损失，不是判断标准，有没有授权才是。在自己电脑上练和自己母亲的站上练，是两件性质不同的事。

顺带一个时间点：2025 年 10 月 28 日，十四届全国人大常委会第十八次会议表决通过了修改《网络安全法》的决定，自 2026 年 1 月 1 日起施行。这轮修改大幅提高了违法成本——关键信息基础设施运营者的罚款上限从一百万元提高到一千万元，并新增「大量数据泄露」作为违法情形。

有意思的是，同一轮修改里新增了第二十条，写进了人工智能专条，其中一句是：国家支持创新网络安全管理方式，运用人工智能等新技术，提升网络安全保护水平。

把这三段连起来读，方向其实很清楚：鼓励用 AI 做防护，严管未授权的扫描和测试。

— 有没有授权才是判断标准

07 那普通人该怎么用这个能力

合法的路径一直都在，而且不绕。

一是先在自己地盘上练。DVWA、Vulhub、Metasploitable 这类靶场是本地搭的环境，怎么折腾都不涉及他人系统。要验证一个想法，这里没有法律风险。

二是走有明确授权的平台。企业 SRC、行业漏洞平台、第三方众测平台，都会在显著位置给出公告和规则。合规的做法是：先看规则，拿到明确授权，再动手。

授权这件事有三要素要确认清楚——测试范围（具体到哪些域名和 IP，含不含内网）、测试时间（有明确起止）、测试方式（允许哪些手段，明令禁止哪些）。三样缺一样，都可能落到「未授权」那一侧。

三是测试中守住分寸。不影响线上系统稳定、不危害其他用户、不获取敏感数据——用刚好能验证漏洞存在的动作取证就够了，不要为了证明问题去拖数据，更不要在未经企业同意的情况下公开漏洞细节。

说回 AI 该怎么用。

对个人和小团队来说，这个能力真正的价值不在「去别人系统上找东西」，而在拿它照自己的镜子：检查自己项目里的依赖是不是有已知问题、配置是不是留了默认的弱口令、公开仓库有没有误提交密钥、对外暴露的服务面是不是比以为的大。

前面提到的那一整套——读得动代码、能建索引、能自动跑验证——用来给自己的东西做自查，既合法，也确实提效。

AI 让发现一个漏洞的成本降下来了。这意味着防守变得更便宜，也意味着低处的果子很快会被摘完。

那条路没有变得更容易，只是换了一批人在走。

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