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PHP基金会只有一名全职员工,OpenAI抬高赏金后AI找漏洞更快了

OpenAI于11月3日表示,已将漏洞赏金提高至原来的四倍,ChatGPT或Codex中的严重漏洞如今最高价值3万美元,算上各类奖金总额约17.2万美元。同一周,管理员们仍被告知要为AI模型发现的漏洞安装PHP紧急补丁。

科技分析王雅琴发布: 2026年11月4日4 分钟阅读资料来源 28
PHP基金会只有一名全职员工,OpenAI抬高赏金后AI找漏洞更快了

紧急更新,以及一个名字

一个使用OpenAI AI模型的团队发现了PHP中的两个严重漏洞,警告发出后不久,修补版本随即发布。据Cloudflare称,影响范围波及运行PHP 5.4及更高版本的Web服务器。

如今每个运行网站的人都得独自决定打不打补丁。修复程序已经存在,但没有任何机构强制安装。监管机构和采购方由此看到一个现成的样本,看清维护共享代码要付出什么代价。一种被约69%已知服务器端语言的网站使用的语言,靠一名领薪员工和约14名兼职承包商维护。这个对比值得记住。没有人公布的是,还有多少安装尚未打补丁。

11月3日发布的一份稿件称,多国政府已警告管理员执行紧急更新,并把这两个漏洞归入PHP2Shell这一名称之下。该稿件通过TrillionDollarClub分发,这是IBN旗下Dynamic Brand Portfolio内的一个传播平台。名字比补丁传得更快。这个标签随稿件而来,出现在补丁之后。

在一些情况下,政府网站被迫暂停运营,补丁发布之后仍有更新延迟被指出。是否安装,留给各个网站所有者自行决定。

一天内数百万次尝试

Cloudflare首席执行官Matthew Prince在X上表示,漏洞披露后24小时内观察到数百万次攻击尝试,披露之前已有数千次。FBI网络部门在X上警告称,这些漏洞可能让攻击者在PHP核心中实现远程代码执行,使敏感数据和网络面临风险。

各托管服务商的动作快慢不一。Cloudflare添加了Web应用防火墙规则来检测和拦截攻击。GoDaddy更新了其托管主机和Windows主机,这些客户无需再做其他操作。自管网站和VPS运营者则被告知自行更新。Cloudflare还在HackerOne上开设了一场夺旗赛,邀请研究人员攻破其防火墙后一个故意留有漏洞的PHP环境,奖金从100美元到1万美元不等。

披露前已有数千次尝试。披露后一天内达到数百万次。

只有一名员工的基金会

PHP基金会执行董事Elizabeth Barron说,她是该组织唯一的全职员工。与她共事的有约14名兼职合同人员和没有报酬的董事会成员。

W3Techs估计,在服务器端语言已知的网站中,约69%使用PHP。Barron说,对代码修复的需求翻了一倍,但“协作者的数量并没有翻倍”。她还说,“支持PHP的资金明显严重不足”。按她的说法,依赖这门语言的公司和政府并未改变自身结构,尽管她团队面前的队列越来越长。

一名领薪员工。约14名承包商。大约十个网站中的七个。

披露后攻击尝试急剧上升,基金会的处理能力并没有随之上升。

为什么AI改变了这道算术

PHP2Shell的稿件认为,AI发现并利用软件弱点的速度,是人类防御者难以跟上的。由于PHP免费可得、部署广泛,一组漏洞会波及数百万个网站、小企业和缺乏专职安全团队的公共服务部门。

OpenAI的赏金数字从另一面说明了同一件事。该公司如今为ChatGPT或Codex等核心产品中的严重漏洞支付最高3万美元。特别突出的发现可达10万美元,再加上质量、忠诚度和活动奖金,总额约为17.2万美元。它把赏金提高到原来的四倍,推出五级忠诚度计划,并将向过去30天内报告漏洞的人补发差额。这让OpenAI与谷歌的通用漏洞奖励计划处于同一量级,但仍低于苹果或微软为操作系统级漏洞开出的顶级赏金。接下来是与Cathedral公司的一场安全冲刺;据该公司称,在上一次冲刺中,OpenAI有25%的产品工程师参与寻找漏洞。

把这两笔预算并排放。一个OpenAI的严重漏洞约值17.2万美元。Cloudflare PHP夺旗赛的最高奖金是1万美元。

接下来会发生什么

Network Solutions对121名拥有自己网站的美国小企业主做了一项调查,发现45%的人从未听说过PHP。

于是修复程序排在一个无人负责的队列里。打补丁仍是各网站自己的决定,没有集中强制执行。现有的补救办法都是老一套:更快的更新、给维护者更多钱、更好的披露。它们都没有强制执行机制。AI能发现的东西与只有一名员工的基金会能修好的东西之间的差距,如今已是很大一部分网络的运行常态。

Barron要的是钱,不是新的监管机构。出资方是否会听,仍是悬而未决的问题,而上面的调查表明,许多网站所有者无论怎样都不会注意到。

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王雅琴

王雅琴

人工智能、模型与技术

王雅琴负责FLASH24的人工智能、模型与技术报道,覆盖科技、人工智能与模型、媒体与互联网领域。她习惯直接查阅技术文档、模型卡与官方博客,而非依赖新闻稿,对未经核实的参数和跑分数据一概不放行。每篇报道前,她会逐项核对基准测试结果,对照论文原文与开源代码,确认版本号、数据集和评测条件是否一致。她常联系开发者与研究人员求证细节,也盯着各大厂商的发布会和论文截稿日期,横向比较同类模型的实际表现。私下她自建服务、折腾家庭网络,这让她对部署成本和真实算力需求有直观判断。她的原则是:没有可复现来源的数字,不写进稿子。

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