AI 的“一体两面”：5秒挖出15年Linux漏洞，一个笔误却让记者被警车包围

TL;DR：

同一个AI，两种画风：这边5秒从Linux内核里刨出个15年没人发现的Bug，研究员喜提9万美元；那边因为一个车牌录错数字，记者倒车被四辆警车怼脸。AI到底是功臣还是坑货？答案全看输入的是代码还是笔误。

想象一下：你开着一辆15.5万美元的豪车去退货，刚倒出车位两英尺，四辆警车从四个方向飞驰而来，把你和妻子团团围住。警察手按枪柄，大喊：“下车！”你高举双手，一脸懵圈——明明什么都没干，却成了偷车嫌犯。这出“警匪大片”的导演，不是别人，是2000英里外一次键盘敲错，外加一套永不休息的AI摄像头网络。¹

几乎同一时间，另一个AI正安静地扫描着Linux内核代码。几秒钟后，它发现了一个人类15年都没注意到的致命漏洞。任何普通用户都能利用它，在短短5秒内拿到系统最高权限——root。²³

同样是“识别模式，自动判断，触发行动”，一个AI在补天，一个AI在坑人。这就是今天的故事。

5秒拿到root！AI挖出藏了15年的“幽灵锁”

先讲让人提气的。

前不久，安全公司Nebula Security用他们自研的AI漏洞挖掘工具VEGA，逮到了一个代号 GhostLock（CVE-2026-43499）的Linux内核漏洞。这货2011年就被写进了内核，此后几乎所有主流发行版都默认带着它，却始终无人察觉。³

它藏在哪里？简单说，是内核里的一个清理函数“认错了人”。

内核的锁管理机制中有一个叫 remove_waiter() 的函数，专门负责把等待锁的线程排队记录清干净。最开始，它只处理一种情况：“谁排的队，谁自己来销号”。后来内核增加了新玩法：一个线程可以替另一个“睡着”的线程去排队。问题是，清理函数还是老脑筋——它把“代办人”的记录清掉了，却没碰真正睡着那个线程的记录。

那个睡着的线程手里还攥着一张“小纸条”，上面写着“我的排队信息在这里”。等它一醒，这块内存被收回给别人用了，但纸条还在，指向一块已经易主的内存——这就是 悬空指针。攻击者可以往这块内存里塞伪造数据，骗过内核，最终拿到root。

Nebula把漏洞做成了一条97%稳定的提权链。在测试机上，从一个普通用户到root，大约只要5秒。凭这个成果，Google KernelCTF奖励了他们92337美元。² 多家安全媒体，如Meteora Web⁴和51CTO⁵，也对此进行了报道。

更讽刺的是，内核自家的安全检查机制lockdep完全没抓到它。因为它只检查锁有没有被人持有，却不检查这把锁是不是该由你来清理。锁对了，人错了，检查照样过。

一个十几年前的误用，被一步步放大，最后变成对整台机器的完全掌控。而这个致命的“盲点”，最终被一个AI工具揪了出来。

一个笔误引发的“警匪大片”：记者倒车被四辆警车包围

说完“补天”的故事，再看另一边。

汽车记者Joel Feder的遭遇，完美诠释了什么叫“人在家中坐，锅从天上来”。¹

那天他开着借来的路虎去退货，倒车刚出车位，四辆警车从四个方向堵死，无人机在天上盘旋。警察冲他大叫：“你带枪了吗？下车！”一切只因他的车牌被Flock系统误判为失窃车牌。

真相是什么？真正被报失的车牌是“34 03 DTM”，但当它被录入全国失窃数据库时，中间的小号“03”被漏掉了，只记成“34 DTM”。而Feder的测试车车牌是“34 10 DTM”，由于新泽西厂商牌照格式特殊，中间数字极小，Flock的AI摄像头根本没读到“10”，只认出“34 DTM”，便开始向沿途警局报警。

Flock的摄像头每月要扫描约200亿次车牌。一次发生在洛杉矶的录入笔误，就这样被这张覆盖全国的识别网络接力放大，从加州传到明尼苏达，最后变成四辆警车、一架无人机，以及整整一个小时的紧张对峙。

警察告诉Feder，那一周明尼苏达还有另外四辆相同格式的厂商牌照车也在被追踪，他只是第一个被堵住的。临走时警察撂了一句：

“你算走运，这是在普利茅斯。要是在明尼阿波利斯，他们绝对是拔枪冲上来的。”

（翻译：知足吧，没给你直接拔枪算不错了。）

Feder后来说：“人会犯错，这很正常，但它被一套全国性的监控系统放大了。”——AI放大错误，这波很真实。 Flock的AI监控系统也因此在社交平台引发大量讨论，视频和帖子热度不低⁶⁷。

乘号效应：AI让人类的错误加速狂奔

把两件事放在一起看，反差之大，让人深思。

在GhostLock的故事里，AI读的是真实的内核代码，它挖出了真问题，让世界更安全。在Flock的故事里，AI拿到的输入本身就是错的，它便忠实地把错误执行下去，而且比任何人类警员都更快、更广。

所以Flock事件的责任，不能简单归咎于“AI犯错”。错的输入是人录进去的，该有的人工复核是人省掉的。AI只是把两头的疏忽，用机器的速度和规模，成倍地执行下去。

它就像一个 乘号。乘号本身没有错，但如果前面的数字是负数，结果就会坏得彻底。

真正让人不安的，是Feder的遭遇正在越来越多的领域悄悄上演。如今AI正挤进安全、执法、金融这些高风险决策链。它确实能发现人类漏掉的漏洞，这是真本事；但它也会把人类的错误规模化，这是真风险。

这两件事，是一枚硬币的两面。

AI时代最大的漏洞，也许不在代码里

GhostLock告诉我们，AI已经拥有超越人类逐行审查的潜力，未来的漏洞猎杀，或许不再靠人一行行读代码。

Flock则提醒我们，关键系统里那道人工复核的关卡，一个都不能省。

真正该问的，不是AI会不会犯错——它当然会——而是它犯错时，还有没有一个人能及时喊停。

AI时代最大的漏洞，也许已经不在代码里，而在我们把最终判断权交出去的那一刻。

引用

• AI安全
• 漏洞挖掘
• 车牌识别
• Linux内核
• AI伦理