Green 与 Hutchins 对赌：去护栏 GLM 能否挖出 0day
11 月 8 日起，密码学家 Matthew Green 与信息安全圈多位从业者爆发公开论战，核心分歧是 AI 模型能否在极少人工干预下开发新型漏洞利用（exploit）。Green 以约 700 美元 token 费用的实验为据，认为这方面能力被圈内系统性低估；11 月 9 日 Marcus Hutchins 晒出多个 CVE 与自己搭建的 AI 零日挖掘管线回击，要求质疑者现场挖一个 0day 自证，Green 则以反讽口吻暗示自己已经做到，只是受披露约束无法公开。
已确认
- Green 称他花费约 700 美元的 token 费用，让模型在几乎无人工干预的情况下对大量二进制文件进行漏洞挖掘实验，结果令他「非常不舒服」。
- 他指出，包括许多专家在内几乎没人真正像新手那样坐下来把开源模型派去干活，社区并不清楚开源模型的能力上限，并提到包括 Daybreak 在内的评测。
- 双方对赌升级：Green 押 500 美元，称即便是「像我这样的明显外行」，用去掉安全护栏（abliterated）的 GLM 5.3 也能开发出针对最新已知目标的预认证（pre-auth）漏洞利用。
- 11 月 9 日，Hutchins 晒出多个 CVE 回击 Green 等人，并质疑如果用模型挖漏洞真易如反掌，为何没有爆发大规模利用；他要求对方当场用一个 0day 自证。
- 针对「没用过 LLM 就下判断」的质疑，Hutchins 澄清自己搭建过完整的自主零日漏洞挖掘管线：被 Anthropic 加入 CVP 后他做的第一件事就是建这条流水线，后因前沿模型 token 成本过高迁移方案；该管线基于 OpenAI API，改一行代码即可切换到任意开源权重 LLM，他不只测了 GLM，还跑遍了其他开源模型，并录制了讲解视频。
- Green 接下赌局并开出条款：提议请 Dino Dai Zovi 当裁判，若任何版本的 GLM 能在联网智能冰箱中找到一个 pre-auth 漏洞——要么在硬件上验证、要么获厂商确认——即算达成。
- 同日 Green 以「假设」口吻反击：设想几周前他用去审查版 GLM 在 2 小时内找到一个可远程利用的 pre-auth 漏洞，提交厂商后获确认并进入协调披露流程；随后反讽收尾（「我们显然不住在那个世界，因为 Hutchins 说不可能」），暗示自己确实挖到了漏洞，只因披露约束无法公开。
- Green 还提出程序化验证方案：针对「Claude 能否攻破密码学」（Hutchins 认为不可能、Green 认为「完全可能」），双方各提名一位共同信任的裁判，通过赌局验证。
- 开发者 artemibaranov 补充技术现实：想在最新已修补固件里找到有价值的东西，至少需要能跑该固件的硬件测试环境、IDA 或 Ghidra 逆向工具以及配套 MCP server；利用 AI 在固件/微代码层面挖漏洞目前仍非常困难。Green 回应表示愿意提供硬件支持。
- Green 还回应了「漏洞利用不重要、现有犯罪团伙都已被摸清或就是俄罗斯，局面不会改变」的观点，表示愿意倾听甚至希望这是真的，但不认同。
尚未确认
- Green 实验的具体产出（挖到何种漏洞、可利用程度如何）未披露细节；「2 小时挖到 pre-auth 漏洞」仅为反讽式暗示，无公开证据佐证。
- 500 美元对赌的最终判定条件（冰箱目标、裁判人选是否敲定）与结果尚无后续。
为什么重要
- 这场争论直指开源模型去除护栏后的实际攻击能力评估问题：如果连安全专家都缺乏系统的第一手实测，业界对模型能力上限的判断可能系统性偏低，这会影响漏洞披露、模型开源策略与防御优先级的判断。
- Hutchins 的反问（若真易如反掌为何未见大规模利用）与 Green 的实验主张形成经验事实层面的正面对撞；双方都声称有实测经历（Green 的 700 美元实验、Hutchins 的零日挖掘管线与多个 CVE），争论并非纯立场之争。
- baranov 与 Green 的互动勾勒出实证检验的现实门槛：固件级漏洞挖掘需要硬件、逆向工具与 MCP 环境齐备，加上 Green 提出的裁判机制与硬件支持，这场口头对赌有可能走向一次公开、可复现的实测。
2026-11-08 ~ 2026-11-09 · 21 条相关
一手来源
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