

> 传统白帽黑客依赖漫长逆向工程的时代正在终结。研究人员利用Mythos工具链实现苹果系统内核级越权，标志着AI的推理能力已成功向下渗透至操作系统最隐秘的内存控制流中。

在网络安全领域，挖掘操作系统内核漏洞一直被视为黑客技艺的王冠明珠。由于内核空间涉及极度复杂的内存管理、进程调度和硬件抽象，传统漏洞挖掘高度依赖顶尖极客对C/C++底层架构的敏锐直觉与海量时间的堆叠。然而，安全研究人员利用基于Anthropic模型构建的Mythos工具成功挖掘macOS内核漏洞的事件，彻底颠覆了这一极客传统的法则。这不再是一次简单的辅助代码审查，而是大模型在极度复杂的指令集架构中实现了自动化逻辑推理与漏洞编排。

## 从模糊测试到智能漏洞编排

在过去的十年里，行业内寻找内核漏洞的主流方式是模糊测试（Fuzzing），即通过向系统输入海量随机或半随机的数据，祈祷能够触发一次内存崩溃。这种方式本质上是一种算力暴力破解，缺乏对系统运行逻辑的上下文理解，且产出的崩溃日志需要人工耗费巨大精力去分析是否具有可利用性。

![32.png](https://static.downly.cn/images/27e121837f2fd020d194e75797472b04.png) <center>图源备注 图片由AI生成</center>

Mythos工具的介入改变了游戏规则。它不再进行无意义的盲目试探，而是将大模型强大的自然语言理解能力降维应用到了汇编指令与反编译伪代码的语义分析上。
核心突破点　上下文感知分析。
当研究人员将macOS的XNU内核开源组件与部分逆向分析结果抛给Mythos时，大模型能够在极短的时间内理清复杂的结构体引用关系，识别出那些人类极其容易忽略的条件竞争（Race Condition）或者释放后重用（Use-After-Free）的细微内存状态异常。

## Mythos工具链的逻辑解构

要理解这次越权漏洞构建的含金量，必须拆解Mythos在其中扮演的角色。内核漏洞的利用往往不是单一缺陷的直接引爆，而是一连串微小内存操作的精巧组合。攻击者需要先找到一个信息泄露漏洞来绕过地址空间布局随机化（ASLR），再利用另一个内存破坏漏洞来篡改关键函数指针或内核凭证结构体，最终实现提权。

![33.png](https://static.downly.cn/images/0550b9fefd83155d685f937ae100892d.png) <center>图源备注 图片由AI生成</center>

在这个过程中，Mythos展现出了令人胆寒的上下文连贯记忆与代码生成能力。它不仅能够指出漏洞的触发条件，还能根据macOS特有的内存分配器（zalloc）机制，自动计算堆喷射（Heap Spraying）的偏移量，生成具有极高稳定性的漏洞利用原型代码（PoC）。过去需要资深安全研究员熬夜数周计算的内存布局偏移，现在被压缩成了几轮结构化的Prompt交互。

## 自动化渗透带来的生态涟漪效应

这一突破在底层架构层面释放了巨大的涟漪效应。它证明了当前最先进的大语言模型不仅掌握了人类语言的语法，更内化了图灵机的运行逻辑和操作系统的底层防线机制。当AI能够像理解小说情节一样理解内存状态的流转时，传统的静态代码扫描和特征库杀毒软件将面临严峻的考验。

对于下游开发者和操作系统厂商而言，这无疑敲响了刺耳的警钟。未来的网络攻防，将彻底演变为模型算力与防御架构的直接对抗。苹果、微软等巨头将被迫加速引入同等量级的AI系统进入其内核编译与测试管线。在机器智能接管了底层漏洞挖掘的挖掘与武器化过程后，人类安全工程师的角色将加速向规则制定者和架构防御者转移。

Anthropic辅助构建macOS内核漏洞 AI介入底层攻防的架构解析



> AI 训练数据的“近亲繁殖”风险正在显现。马斯克旗下的 Grokipedia 内容被发现悄然出现在竞争对手 ChatGPT 的回答中，这种跨平台的信息渗透不仅暴露了大模型数据抓取的无差别性，更引发了对错误信息通过 AI 循环放大的深度担忧。

## 竞争对手的数据回流

由埃隆·马斯克旗下 xAI 开发的 AI 百科全书——Grokipedia，其生成的内容正逐渐出现在 OpenAI 的 ChatGPT 答案中。这一现象极具讽刺意味：旨在对抗所谓的“政治偏见”而建立的 Grokipedia，如今却成为了它试图取代的主流模型的一部分语料来源。

据《卫报》报道，最新的 GPT-5.2 模型在回答多项不同问题时，曾先后九次引用了 Grokipedia 的词条。这种“数据逃逸”现象揭示了当前大模型训练机制的一个尴尬现实：只要是公开互联网上的数据，无论其来源是竞争对手还是争议平台，都有可能被吸纳进模型的知识库中。

![Google_AI_Studio_2026-01-26T03_05_56.550Z.png](https://static.downly.cn/images/538b369b5d5fbd018a9b1f750c6a7ac1.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 偏见与误导的病毒式传播

Grokipedia 自去年 10 月推出以来便争议不断。虽然其初衷是挑战维基百科的立场，但研究人员指出，该平台不仅大量复制维基百科的内容，还在涉及社会议题、历史解释及跨性别等敏感话题时，输出了大量带有极强主观色彩甚至被证实为误导性的观点。

值得注意的是，ChatGPT 似乎具备一定的筛选机制。在处理历史重大事件或流行病学等高风险话题时，它倾向于避开 Grokipedia；但在一些较为冷门或边缘的领域，它却引用了该平台上已被事实核查机构证伪的信息。这表明，现有的 AI 防护栏在面对海量且复杂的网络语料时，依然存在漏洞。

## 自我循环的隐忧

针对这一现象，OpenAI 发言人回应称，其模型旨在从广泛的公开渠道获取信息。由于 Grokipedia 的内容已公开传播，被抓取似乎成定局。

然而，业内的担忧在于 AI 生成内容的“自我循环”。当一个 AI 模型生成的（可能包含错误的）内容被发布到网上，随后又被另一个 AI 模型抓取并学习，虚假信息可能会在这一过程中被不断洗白和放大，最终形成一个难以辨真伪的信息闭环。

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