主要观点总结
文章介绍了安全研究工程师Sean Heelan使用OpenAI的o3模型对Linux内核中的SMB实现进行漏洞检测的经历。文章首先描述了Sean Heelan的背景和他的博客文章的内容。然后详细介绍了他如何使用o3模型对CVE-2025-37778漏洞进行检测，并提到其他模型如Claude Sonnet 3.7和Claude Sonnet 3.5的测试情况。文章还介绍了Sean Heelan用o3模型对更多的代码进行检测后发现的另一个漏洞，以及使用Goshawk工具进行的分析。最后，文章讨论了AI在漏洞检测方面的作用以及与传统静态分析工具的比较，强调了静态分析为主、人工智能为辅的漏洞检测策略的优势。
关键观点总结
关键观点1: 背景介绍
文章介绍了安全研究工程师Sean Heelan的背景以及他的博客文章的主题。
关键观点2: o3模型的使用
详细介绍了Sean Heelan如何使用OpenAI的o3模型对CVE-2025-37778漏洞进行检测，包括实验过程和结果。
关键观点3: 其他模型的测试情况
提到了其他模型如Claude Sonnet 3.7和Claude Sonnet 3.5的测试情况，以及对其他命令处理器的代码进行的检测实验。
关键观点4: 发现的其他漏洞
描述了Sean Heelan使用o3模型检测更多的代码后发现的另一个漏洞的细节。
关键观点5: Goshawk工具的分析
介绍了G.O.S.S.I.P成员使用Goshawk工具结合人工分析的结果，并强调了其在漏洞检测中的作用。
关键观点6: AI与静态分析工具的对比
讨论了AI在漏洞检测方面的优势与局限性，以及与传统静态分析工具的比较。
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