《The Hacker News》的讨论围绕 Greg Kroah-Hartman 对 Anthropic 的 Mythos 的批评展开。Mythos 声称发现了 79 个 Linux 漏洞，但对相关报告的复核发现，其中许多漏洞是捏造的、已经修复的、并非真正的漏洞，或是确实存在但影响较小且容易修补的问题。评论者普遍认为，这说明前沿实验室的安全营销存在夸大之处，并未充分考虑验证成本、漏洞在现实环境中的严重程度，以及内核维护人员日常面对的大量常规工作。 不过，讨论也认为，LLM 辅助发现漏洞仍然很有价值，尤其是在审查较少或专有闭源项目中。模型能够识别漏洞模式，工作速度也比人类更快，但它们往往会以笃定的语气给出冗长的错误发现，仍需专家审核。几位评论者将它们比作积极主动但经验不足的实习生，也有人强调，不应像评价人一样评价这些工具，毕竟它们不会学习，也不会承担责任。 practical advice? “实用的建议包括：独立验证相关声明，不要轻信生成的解释，使用专门的工具和测试框架，并在本地运行开放权重模型，以保护机密代码。有人担心 AI 会缩短漏洞利用的开发时间，或帮助构建恶意自主智能体，但 generally considered speculative rather than demonstrated by Mythos Linux results.” Need “specialized tools and harnesses” specialized tools and test harnesses. “恶意自主智能体”. Good. Need no extra.《The Hacker News》的讨论围绕 Greg Kroah-Hartman 对 Anthropic 的 Mythos 的批评展开。Mythos 声称发现了 79 个 Linux 漏洞，但对相关报告的复核发现，其中许多漏洞是捏造的、已经修复的、并非真正的漏洞，或虽然真实存在但影响较小且容易修补。评论者普遍认为，这表明前沿实验室的安全营销存在夸大之处，并未充分考虑验证成本、漏洞在现实环境中的严重程度，以及内核维护人员日常面对的大量常规工作。 不过，讨论也认为，LLM 辅助发现漏洞仍然很有价值，尤其是在审查较少或专有闭源项目中。模型能够识别漏洞模式，工作速度也比人类更快，但它们经常以笃定的语气给出冗长的错误发现，仍需专家审核。几位评论者将它们比作积极主动但经验不足的实习生，也有人强调，不应像评价人一样评价这些工具，毕竟它们不会学习，也不会承担责任。 实用的建议包括：独立验证相关声明，不要轻信生成的解释，使用专门的工具和测试框架，并在本地运行开放权重模型，以保护机密代码。有人担心 AI 会缩短漏洞利用的开发时间，或帮助构建恶意自主智能体，但这些问题通常被认为只是推测，并没有得到 Mythos 的 Linux 漏洞研究结果证实。