Mozilla says 271 vulnerabilities found by Mythos have "almost no false positives"
TL;DR · AI 摘要
Mozilla发现由Mythos检测到的271个漏洞几乎无误报，但文章缺乏深度和实用细节。
核心要点
- Mozilla发现271个漏洞
- 这些漏洞几乎无误报
- 文章未提供更多技术细节
Mozilla 称 Mythos 发现的 271 个漏洞“几乎无误报” - Ars Technica
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没有“不必要的垃圾”
Mozilla 称 Mythos 发现的 271 个漏洞“几乎无误报”
Firefox 的开发者表示，它已经“完全接受了”AI 辅助的漏洞发现方法。
Dan Goodin – 2026 年 5 月 7 日 19:18|[133](https://arstechnica.com/information-technology/2026/05/mozilla-says-271-vulnerabilities-found-by-mythos-have-almost-no-false-positives/#comments "133 条评论")
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当 Mozilla 的首席技术官上个月宣称 AI 辅助的漏洞检测意味着“零日漏洞已成定局”并且“防御者终于有机会赢得决定性胜利”时，人们的怀疑态度显而易见。毕竟，这看起来像是一个过于熟悉的模式：挑选一些令人印象深刻的 AI 成果，忽略任何可能描绘更复杂情况的细节，让炒作继续下去。
为了应对这种怀疑，Mozilla 在周四提供了其使用 Anthropic Mythos——一种用于识别软件漏洞的 AI 模型——在两个月内发现了 271 个 Firefox 安全漏洞的幕后情况。在一篇文章中，Mozilla 工程师表示他们最终实现的突破主要归功于两件事：(1) 模型本身的改进；(2) Mozilla 开发的一个自定义“套件”，支持 Mythos 分析 Firefox 源代码。
“几乎没有误报”
工程师们表示，他们早期尝试 AI 辅助的漏洞检测充满了“不必要的垃圾”。通常情况下，有人会提示模型分析一段代码。然后，该模型会产生看似合理的漏洞报告，而且往往以前所未有的规模。然而，当人类开发人员进一步调查时，他们发现大量细节都是虚构的。人类开发人员随后需要投入大量工作来处理这些通过传统方式生成的漏洞报告。
Mozilla 与 Mythos 的合作有所不同，Mozilla 杰出工程师 Brian Grinstead 在接受采访时说。最大的不同在于使用了一个代理套件，这是一种围绕大型语言模型（LLM）编写的代码，引导其完成一系列特定任务。为了让这样的套件有用，需要大量的资源来定制它以适应项目特定的语义、工具和流程。
Ars 视频
[当 AI 可以编程时，开发者会发生什么？| Ars 前沿](https://www.arstechnica.com/video/watch/what-happens-to-the-developers-when-ai-can-code-ars-frontiers)
Grinstead 描述了他团队构建的套件：“这是驱动 LLM 完成目标的代码。它给模型指令（例如，‘在这个文件中找到一个漏洞’），提供工具（例如，允许它读写文件并评估测试用例），然后循环运行直到完成。”该套件使 Mythos 能够访问人类 Mozilla 开发者使用的相同工具和管道，包括他们用于测试的特殊 Firefox 构建版本。
他详细解释道：
使用这些套件，只要您能够定义一个确定且明确的成功信号或任务验证信号，就可以不断告诉它继续工作。在我们寻找内存安全问题时，我们使用的是 Firefox 的 sanitizer 版本，如果让它崩溃就成功了。我们将该代理指向一个源文件，并说：“我们知道这个文件有问题，请去找到它。”它会创建测试用例。我们现有的模糊测试系统和工具可以运行这些测试。它会说：“如果我精确地构造 HTML，我认为这里有问题。”它将发送给工具，工具会给出肯定或否定的回答。如果工具回答肯定，那么还有额外的验证。
额外的验证以第二个 LLM 的形式出现，对第一个 LLM 的输出进行评分。高分给了开发者与通过更传统方法生成报告相同的信心。
“至于从另一边出来的漏洞，几乎没有误报，”他说。
周四的幕后视角包括了完整显示来自 Bugzilla 的报告，涉及 Mozilla 使用 Mythos 和在较小程度上使用 Claude Opus 4.6 发现的 271 个漏洞中的 12 个。测试用例——即触发不安全内存条件的 HTML 或其他代码——在每个报告中都提供，并且符合 Mozilla 要求的所有漏洞被视为 Firefox 安全漏洞的标准。至少有一位研究人员在周四表示，初步查看这些报告后认为它们“相当令人印象深刻”。
与之前的漏洞披露不同，Grinstead 表示，通过其引导分析提供的详细信息，以及由第二个大型语言模型确认并最终包含在报告中的信息，提供了他团队以前没有的信心水平。
“这是解锁我们目前运营规模的关键因素，”他说。“这给了工程师一个可以拉动的手柄，表明‘是的，这个问题存在’，然后你可以迭代代码，清楚地知道何时修复了它，并最终将测试用例纳入代码库，以确保不会出现回归。”
正如之前提到的，Mozilla 将 AI 辅助漏洞发现描述为游戏改变者，在许多方面遭到了大规模的强烈质疑。批评者最初嘲笑 Mozilla 没有为这 271 个漏洞获得 CVE 编号。然而，像许多开发者一样，Mozilla 并不会为内部发现的安全漏洞获取 CVE 列表。相反，它们会被整合到一个补丁中。通常情况下，详细记录这些“汇总”的 Bugzilla 报告会在修复后隐藏几个月，以保护那些修补速度较慢的人。现在 Mozilla 揭示了其中的十二个，同样的批评者肯定会声称这些也是经过挑选的，并且掩盖了不太准确的结果。
在使用 Mythos 发现的 271 个漏洞中，有 180 个被归类为 sec-high，这是 Mozilla 对内部报告漏洞的最高分类。这类漏洞可以通过正常的用户行为（例如浏览网页）被利用。（更高的评级 sec-critical 仅保留给零日漏洞。）另外 80 个被归类为 sec-moderate，11 个被归类为 sec-low。
批评者继续坚持反对是有道理的。炒作是抬高已经高估的人工智能公司估值的一种关键方法。鉴于 Mozilla 对 Mythos 的广泛赞誉，即使是更信任的人也会怀疑：它得到了什么回报？周四的详细解释很可能会进一步加剧争议，而不是平息争论。
然而，据 Grinstead 所说，这些细节清楚地证明了 AI 辅助发现的有用性，而 Mozilla 的动机很简单。
“人们在过去一年对这些草率提交的工作感到失望，所以我们觉得展示一些我们的工作，开放一些漏洞，并更详细地讨论它，作为一种希望推动某些行动或继续对话的方式，”他说。“这里没有任何营销角度。我们的团队完全接受了这种方法。我们试图推广这种技术，而不是任何特定的模型提供商、公司或其他东西。”
Dan Goodin 高级安全编辑
Dan Goodin 高级安全编辑
Dan Goodin 是 Ars Technica 的高级安全编辑，负责报道恶意软件、计算机间谍活动、僵尸网络、硬件黑客、加密和密码等领域。空闲时间里，他喜欢园艺、烹饪和关注独立音乐界。Dan 基于旧金山，可以在 Mastodon 上通过 这里 和 Bluesky 上的 这里 联系他。通过 Signal 可以联系他，号码为 DanArs.82。
[133 条评论](https://arstechnica.com/information-technology/2026/05/mozilla-says-271-vulnerabilities-found-by-mythos-have-almost-no-false-positives/#comments "133 comments")
员工精选
f
好的，这证实了我的怀疑。
当目标非常明确且易于机器验证时，它确实有效。他们基本上是从机器学习的速度训练中学到了一些东西，并将其应用于查找内存错误，基本上如果进程崩溃了，就认为成功了。因此，这里描述的功能范围相当狭窄，当有一个可以自动标记成功的失败模型时。
引导程序将 AI 模型转换为 AI 系统，这对成功至关重要。
J
因为 Mythos 绝对不会被坏人使用。
发誓。
关于 AI 安全漏洞扫描器的问题在于，一旦存在，你就必须使用它们，因为坏人肯定也会使用。但也许这些扫描器可以帮助你领先一步？
我不知道这与现在的状况有何不同——多年来，许多互联网连接的软件已经被恶意行为者（无论是国家支持的还是其他）利用了零日漏洞。
当然，但不是以人工智能将提供的速度和规模。我非常怀疑即使是“人工智能防御者”也能够跟上。
这是一场新的军备竞赛：人工智能攻击工具的改进速度相对于人工智能防御工具有多快？如果历史可以作为借鉴，防御者将无法领先于攻击者。我希望我是错的，但历史表明我是对的。
人工智能是否会改变我们的未来历史？只有时间能告诉我们。
r
Mozilla 的工作做得很好——我希望他们能发布测试套件的“代码”和其他非标准设置，以及错误代码。
而且这是一篇很棒的文章——恰当地持怀疑态度，但没有否定。
i
答案很简单：访问Mythos，可能远低于运行Mythos的成本，或者实际上任何前沿的大语言模型（LLM）的成本。
大型语言模型作为巨大的模式匹配机器，可能在发现漏洞方面表现得相当好（尤其是因为漏洞通常遵循某种模式，例如缓冲区溢出或使用后释放）。但真正的考验将是这些模型是否具有成本效益。正如@Kurenai 所说，如果为了找到漏洞需要烧掉更多的代币，而这些代币的成本超过了工程师工资……这样做有意义吗？
另一个问题是，考虑到 Greg Kroah-Hartman 正在用本地的LLM在Framework Desktop上处理Linux内核，像Mythos这样的前沿模型是否真的有必要？
我认为至少在LLM补贴期期间，这可能是一种具有成本效益的方法。但是，人工智能的经济学……相当模糊，很难看到当前的补贴时代会持续下去。
因为1. 即使是高级工程师也会犯错误，2. 对于Anthropic来说，捐赠所需数量的代币可能只是其现金流中的一个小数点误差，而捐赠高级工程师的时间则更为复杂。
这里确实产生了公共利益，而这正是商业公司赢得良好声誉的方式。特别是因为覆盖20多年的历史代码主要是一次性的工作（是的，会有更强大的模型；是的，在FF和其他主要/基础的开源项目上运行它们是一个双赢的局面）
b
因为坏人根本不会使用Mythos。
发誓。
你的观点是什么？不仅仅是Mythos，所有模型都在变得越来越好。对于Mythos，他们做了负责任的事情，将其提供给一些人，以便他们在开发过程中及早修复漏洞（除了其他事情，这是一个预览版，而不是最终版本），从而使其在发布时更难被用来发现和利用漏洞。是的，他们也做了一些炒作。
另一种选择就是等到它准备好了再发布，并因此受到指责，因为它被坏人使用了。
停止人工智能工作的替代方案并不存在，其他的人工智能也在接近，有些缺乏保障措施，有些可能会成为开放式的，其中的任何保障措施都可以被禁用。
A
Mozilla是否会发布测试套件背后的代码？看起来他们对此进行了大量宣传。
最终很有可能。人们总是忽略了在发布的揭示中明确指出的部分，即Mozilla在发布修补版本几个月后才透露完整的漏洞细节。这是Mozilla的一贯政策，我不认为他们会偏离这一政策。我读了原始博客文章和详细的补丁描述。这些补丁都不是独立的漏洞，它们都需要链式攻击，所以他们的政策——不发布可用的攻击材料——仍然有效。当然，任何人都可以通过比较149和150版本来了解发生了什么变化，但如果没有解释为什么XYZ发生变化，将这些变化组合成可操作的攻击需要付出努力。逻辑分析与代码本身一样重要，尽管有时你可以通过阅读代码来理解逻辑。但在复杂的代码树中，没有大量的实践技能，这并不总是可行的。
目前，我认为这里合理的立场是给 Mozilla 一些信任，并指出人们需要担心的不仅仅是 Mythos。人们的视野有限。整个森林本身正在发生变化。较新的模型在正确地用于检测现有代码库中的问题时，都在逐步接近有用的贡献。这就是那些坐在椅子上的专家和反对技术进步的人所忽略的。这是一次范式转变，就像几年前自动化模糊测试器和自动生成的测试框架给我们带来的变化一样（并且引起了类似的抵制）。保守的程序员可以继续把头埋在沙子里，但 LM 用户很快就会超越他们，就像使用模糊测试器的人超越了那些坚持通过调试器仔细检查代码的人，或者熟练的调试器用户比那些从未超越在代码中插入打印语句的人表现得更好。30 年前，没有大学的计算机科学课程教授如何构建软件测试框架，也没有人认真考虑输入清理工作。现在，构建测试框架、安全考虑因素，包括模糊测试工具、语言无关和特定的高级调试技术以及输入管理技术，都是任何精心设计的计算机科学课程的一部分。问题不是是否，而是何时管理 LM 工具成为计算机科学学位的必备要求。
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