Anthropic 联手 Theorem Labs,把 Claude 推进了一场精细到机器码级别的软件漏洞大清剿。它们让 Claude 沉到最底层,对着 RISC-V 汇编指令,给大量生产级开源代码库做形式化验证——在短短数周内,就啃完了123个开源代码库、239个测试入口,产出了1.8亿行通过核验的 Rocq 数学证明代码。
真正让人后背发凉的,是它挖出来的东西。那些模糊测试(fuzzing)跑上万亿次都没能撞见的隐秘漏洞、潜伏了十余年的高危逻辑死角,甚至 x86处理器层面的硬件缺陷和官方文档里的错误,被 Claude 一口气揪了出来。传统随机测试像拿沙子一遍遍筛漏洞,总有漏网之鱼;这套方法的狠处在于,它把测试入口直接转译成数学命题,对全路径、全输入做覆盖式证明——一旦证明在某处"卡住"推不下去,那里往往就是漏洞的藏身点,而且 Claude 还能顺手把补丁修好、再接着验证下去,漏检率被大幅压低。
放到成本尺度上看,这件事的意义更清晰。底层到机器码的形式化验证,过去是出了名的高工程量苦活,如今借着大模型的能力,验证效率正以约每两个月翻一番的速度飞涨,而且写出来的证明还能跨项目复用。按当前趋势推算,投入约1.34亿美元,到2027年底就有望完成 Nix 生态95% 机器码的验证;目前首批相关证明已经公开。当网络安全形势日益吃紧,这种"用 AI 把代码正确性变成数学定理"的路径,给行业提供了一道全新的防线。
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Anthropic联手Theorem Labs,让Claude下沉至机器码/RISC-V汇编层,对大量生产级开源代码库进行形式化验证。数周内完成123个开源代码库、239个测试入口,产出1.8亿行通过核验的Rocq数学证明代码。更震撼的是,它挖出了连万亿次模糊测试都未能发现的隐秘漏洞。
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