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OpenAI人工智能模型发现可利用漏洞，挑战网络安全常规
XRP账本（XRPL）的杰出架构师、Ripple前首席技术官（CTO）David Schwartz强调了他约一年前从活跃开发角色中退出的时机选择的重要性。Schwartz引用了OpenAI研究人员的一份报告，该报告揭示了人工智能如何迅速改变网络安全的既定基准。
人工智能高效检测并修补安全缺陷
根据OpenAI研究人员Eric Wallace分享的研究结果，测试系统在从头到尾的过程中完全自主运行。它独立识别出一个潜在的软件漏洞，确认其存在，生成功能性的利用代码，并自动准备修复补丁。测试重点集中在Linux内核上，它是全球大多数服务器的核心支撑。
数据显示，该系统从最初发现的2,308个潜在本地权限提升漏洞中验证了数百个。在正常情况下，安全专家每年通常只能发现约20个类似的Linux漏洞。此外，人工智能系统为内存泄漏生成了291个有效的概念验证（Proof of Concept）。
研究揭示，该模型独立发现并记录了至少十种以前未知的攻击方法。这项研究耗资120万美元，每个利用示例的平均成本为1,279美元。相比之下，此类安全发现在公开市场上的报价通常在20,000至70,000美元之间。
Web3安全面临新压力
由于开源代码是区块链安全的基石，这一进展对Web3生态系统具有更深远的影响。如果人工智能能够在数小时内挖掘出零日漏洞（Zero-day vulnerabilities），那么仅依赖人工代码审计的做法可能会受到越来越多的质疑。
Schwartz继续参与网络相关事务
虽然Schwartz于去年11月从Ripple的首席技术官职位转为荣誉退休角色，但他仍然积极参与技术活动。最近，他在XRP Ledger网络上分享了他个人服务器集群的监控图表。该集群保持了550多个活跃连接，延迟约为200毫秒，每秒处理约110,000条传入消息。
此外，Schwartz继续独立从事网络内部架构的工作。在与活跃验证节点的讨论中，他详细说明了交易队列中的一个错误如何导致其服务器上的本地负载测量值飙升至540，从而触发了账本内的费用增加。
这一情况表明，尽管Schwartz已从Ripple的日常职责中退出，但他仍然密切关注XRP Ledger的技术进步和运营完整性。
