Firefox 用 AI 找出 271 個漏洞，零日漏洞的日子不多了

AI News · 2026-04-22

原文連結： The zero-days are numbered

摘要

• Firefox 團隊從 2 月開始，就一直用前沿 AI 模型找出並修補潛藏的安全漏洞。
• 先前與 Anthropic 合作掃描 Firefox 時，Opus 4.6 已經幫忙修掉 22 個資安敏感 bug。
• 這次再用早期版本的 Claude Mythos Preview 掃描 Firefox，Firefox 150 因此修了 271 個漏洞。
• Mozilla 的核心訊號很明確，AI 已經能像頂尖安全研究員一樣，沿著原始碼推理並找 bug。
• 這不只是在提升偵測效率，也在改變攻防成本，讓防守方第一次有機會把優勢奪回來。
• 但 Mozilla 也提醒，如果 AI 進一步把開發流程搞得更複雜，人的可理解性仍然是關鍵。

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自 2 月以來，Firefox 團隊一直日以繼夜地使用前沿 AI 模型，找出並修補瀏覽器裡潛藏的安全漏洞。我們先前曾寫過與 Anthropic 的合作，當時用 Opus 4.6 掃描 Firefox，最後替 Firefox 148 修掉了 22 個資安敏感的 bug。

在持續合作之下，Firefox 團隊這次又把早期版本的 Claude Mythos Preview 套到 Firefox 上。Firefox 150 這次發布時，包含了 271 個在初步評估中找出的漏洞修補。

隨著這類能力開始交到更多防守者手上，很多團隊大概都會有和我們當初一樣的感受，先是暈一下，再開始重新盤點。對一個已經硬化過的目標來說，2025 年時只要有一個這樣的 bug 就足以拉起紅色警報，更何況一次冒出這麼多，確實會讓人懷疑防線是不是還追得上。

但我們的經驗其實是樂觀的。只要團隊願意甩掉那股暈眩感，開始專心處理，終究會看到出口。你可能得把其他事情全部重新排序，拿出近乎偏執的專注去應付，但前方確實有光。我們非常自豪 Firefox 團隊挺過了這一關，其他團隊也做得到。我們的工作還沒結束，但已經轉過彎，開始看見一個不只是勉強跟上，而是真正有機會贏的未來。防守方終於有機會徹底勝出。

直到現在，整個產業其實大多還是在跟安全打平手。像 Firefox 這種面向網路的關鍵軟體，團隊都非常重視安全，天天都有人在想怎麼保護使用者。不過即便如此，大家私下也一直知道，把漏洞壓到零，過去根本不現實。比較務實的目標，是把攻擊成本拉到只有預算幾乎無上限的對手才玩得起，而燒掉這種高價資產，也會讓他們不想隨便拿來用。

這是因為到目前為止，安全攻防一直偏向攻擊方：攻擊面不是無限，但大到很難靠我們現有的工具完整防守。攻擊者只要找到鎧甲上的一個縫就夠了，這種不對稱本來就讓他們占便宜。

因此我們才會做縱深防禦，疊上多層彼此重疊的保護。可惜沒有一層是絕對無敵的。Firefox 會把每個網站放進獨立的程序沙箱裡，但攻擊者也會想辦法把 rendering code 裡的 bug，跟 sandbox 裡的 bug 串起來，最後逃到更高權限的環境。我們也在 Rust 上領先業界，但還是沒辦法把所有事情都停下來，重寫數十年的 C++ 程式碼，尤其 Rust 也只會緩解某些非常常見的漏洞類型。

我們一邊做縱深防禦工程，一邊也維持內部紅隊，專門追蹤最前線的自動化分析技術。直到不久前，這些技術大多是動態分析，像 fuzzing。fuzzing 在實務上確實很有收穫，但有些程式碼區塊就是比其他地方更難 fuzz，因此覆蓋率也不平均。

頂尖資安研究員之所以能找到 fuzzers 找不到的 bug，靠的多半是沿著原始碼一路推理。這方法有效，但非常耗時，而且卡在稀缺的人類專業。幾個月前，電腦還完全做不到這件事，現在卻已經做得非常好。我們多年來一直在拆解世界上最強資安研究員的成果，而 Mythos Preview 的能力幾乎同樣強。到目前為止，我們沒有看到任何一種類別或複雜度的漏洞，是人類找得到、這個模型卻完全找不到的。

短期內，這可能會讓人很怕，但長期來看，這其實是防守方的好消息。機器可發現與人類可發現漏洞之間的落差，原本是有利攻擊者的，因為他們可以集中幾個月昂貴的人力，只為了找出一個漏洞。把這個落差補起來，等於讓所有發現都變便宜，也削弱了攻擊者的長期優勢。

更讓人振奮的是，我們也還沒看到任何一種漏洞，是連頂尖人類研究員都不可能找出的。有些評論者預測，未來 AI 會發現超出我們既有理解的新型漏洞，但我們不這麼認為。像 Firefox 這樣的軟體，本來就以模組化方式設計，目的是讓人能推理它的正確性。它很複雜，但不是任意複雜。1

缺陷是有限的，而我們正進入一個終於有機會把它們全部找出來的世界。

1  風險在於，隨著更多 AI 參與開發流程，程式碼庫可能會開始超出人類的理解能力，讓 bug 複雜度跟著上升，甚至比發現能力更快。保持人類可理解性，是必須守住的關鍵特質，尤其是在瀏覽器和作業系統這類關鍵軟體裡。

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延伸評論：防守方終於開始拿到 AI 紅利

這篇最有意思的地方，不是「AI 幫忙抓到很多 bug」這麼簡單，而是它把 AI 的角色從加速開發，直接推進到改變攻防成本結構。以前大家最常談的是 AI 會不會讓寫碼更快，Mozilla 這篇則是在講，AI 也許會先讓防守更便宜。

但這個結論有個前提，很重要：程式碼本身還得維持可理解、可分解、可推理。只要團隊開始把 AI 生成的複雜度一路疊上去，最後可能只是把更多 bug 交給另一批模型再挖一次。換句話說，AI 可以幫忙找洞，但它也可能同時把洞的形狀弄得更難看懂。

對現在在做 agent、browser automation 或大型系統的人來說，這篇很像一個提醒，安全不能等到 release 後再補。越早把 AI 納進 fuzzing、red team、code review 和依賴掃描，越能把「AI 讓開發更快」和「AI 讓系統更危險」這兩件事拉回平衡。