据XRP Ledger的架构师之一、现任Ripple名誉首席技术官David Schwartz表示，他大约一年前从活跃开发工作中退休的时机恰到好处。“我选了个退休的好时机！”，Schwartz在回应OpenAI研究人员的最新报告时说道，该报告涉及测试一种新的网络模型。OpenAI研究员Eric Wallace证实，仅一次自主运行，AI就彻底改变了人们熟悉的网络安全标准。
30小时内948个漏洞利用
该报告展示了OpenAI的流水线如何运作。首先要理解的是，这是一个完全完整的循环：系统独立发现潜在漏洞，对其进行验证，编写可用的漏洞利用程序加以确认，并自动发布补丁。这一流程在Linux内核上进行了测试，Linux内核是运行全球大多数服务器（包括OpenAI自己的计算集群）的核心软件。
该模型的测试结果：
- 在2,308个初步发现中，AI确认了数百个隐藏的本地权限提升（LPE）漏洞。在整整一年中，安全专家通常只能在Linux中发现约20个此类漏洞。AI还为内存泄漏创建了291个可用的概念验证（PoC）。
- 在深度代码分析过程中，该模型独立发现并记录了至少10类此前未知的黑客攻击方法。
- API额度花费了120万美元，每个完成的漏洞利用成本约为1,279美元。在市场上，此类发现可获报酬从20,000美元到70,000美元不等。
Web3领域是开源代码作为区块链安全基础的领域，因此这一发展至少可以说是一个挑战。如果AI能在数小时内发现零日漏洞，那么人工代码审计就变得毫无用处。
是的，Schwartz去年11月从Ripple首席技术官的职位上退下来，转为荣誉退休，但他并没有放弃自己的终端。就在最近，他展示了其在XRP Ledger网络上个人服务器枢纽的监控图表。在那里，一个节点在巨大负载下运行：它维持着超过550个活跃连接（对等节点），显示约200毫秒的延迟，每秒处理约110,000条传入消息。
此外，Schwartz继续就网络的内部架构问题进行个人研究。在与活跃验证者的讨论中，Schwartz详细说明了一个交易队列漏洞，该漏洞导致他服务器上的本地负载指标飙升至540，引发账本内的费用飙升。
Schwartz选择了“正确的时机”从Ripple退居二线，但他显然并未出局。随着AI如今在数小时内将零日漏洞武器化，整个加密领域都暴露在风险之中——而这位资深开发者正密切关注着他的终端。
