主要观点总结
文章介绍了一位安全研究员使用OpenAI的o3模型在Linux内核中发现一个之前未被发现的高危漏洞的实战记录。研究员通过给o3模型提供代码片段，让其找出潜在的漏洞，并进行了多次测试，发现模型能够发现人未发现的bug。文章展示了o3模型在代码审计、漏洞发现方面的潜力，并指出其已具备推理能力，能够真正提升人类研究者的效率。同时也提到模型还存在误报率等问题，但已经值得认真对待。
关键观点总结
关键观点1: o3模型在Linux内核中发现了一个高危漏洞。
一位安全研究员使用最普通的o3 API，在Linux内核里发现了一个之前没人发现的高危漏洞，展现了o3模型在代码审计方面的能力。
关键观点2: o3模型通过朴素的方式发现了漏洞。
研究员使用o3模型时并未使用任何fancy的智能体框架、工具链、插件或自动化测试平台，仅仅使用普通的o3 API和几千行代码就找到了漏洞。
关键观点3: o3模型在代码审计方面表现出色。
研究员通过精心挑选的测试样本CVE-2025-37778评估了o3模型在代码审计方面的价值，发现模型能够找出一些隐蔽的漏洞，报告具有清晰思路和结构，像一个经验丰富的代码审计员一样。
关键观点4: o3模型具有推理能力。
o3模型能够处理复杂的代码推理任务，找出潜在的漏洞。研究员将整个smb2pdu.c文件交给o3模型测试，模型不仅找出了已知的漏洞，还报告了一个全新的漏洞。
关键观点5: o3模型提升了人类研究者的效率。
与之前的LLM工具相比，o3模型更接近于人类分析师，能够真正提升人类研究者在代码审计和漏洞发现方面的效率。
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