研究者称GLM协助完成高难度RCE链
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研究者称GLM协助完成高难度RCE链
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AI 综述
安全研究者 makemakekbo 称，他长期打磨的远程代码执行（RCE）漏洞链已接近收尾，其中很大一部分工作由 GLM 协助完成，并是他做过的技术上最具挑战性的工作。 他表示，GLM 能够并行发散并验证大量假设，但模型不擅长判断路径好坏，漏洞链的路径取舍和整体过程仍由他主导；他判断一年后的前沿大语言模型或可端到端驱动整条攻击链，这一判断仍是个人展望。
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最新进展11月9日 00:35
研究者借助 GLM 推进最复杂 RCE 漏洞链，探讨未来模型端到端驱动攻击链报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月9日
- AGI Hunt研究者借助 GLM 推进最复杂 RCE 漏洞链，探讨未来模型端到端驱动攻击链
安全研究者 makemakekbo 称，其长期打磨的 RCE（远程代码执行）漏洞链已接近收尾，其中很大一部分工作由 AI 驱动完成。他表示，GLM 可并行发散验证大量假设，但路径取舍仍需人工主导，并判断一年后的前沿 LLM 或能端到端驱动整条攻击链。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。