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网络安全初创公司RunSybil的AI工具Sybil于去年11月在客户系统中发现一处联合GraphQL部署漏洞，导致客户无意中泄露机密信息。RunSybil联合创始人表示，这一问题此前未在公开渠道出现过。
Sybil通过融合AI模型与专有技术扫描系统漏洞，此次发现要求对多系统交互有深度认知。团队称，已在其他GraphQL部署中验证该漏洞存在，证实了AI模型能力的“质变”。
随着AI模型智能化提升，其发现零日漏洞的能力增强，但也可能被黑客利用生成攻击代码，形成“双刃剑”效应。
伯克利计算机科学家Dawn Song指出，前沿AI模型的网络安全能力数月内大幅提升，这是关键转折点。其团队创建的CyberGym基准测试（含188个项目的1507个已知漏洞）显示，Claude Sonnet 4.5模型可识别30%的漏洞，较之前的20%显著进步。
专家呼吁加强防御：AI可辅助安全研究（如提前共享模型）、优化安全设计（如生成更安全代码）。但RunSybil团队警告，AI生成攻击代码的能力可能加速黑客“进攻式安全行动”。