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本文探讨了利用大型语言模型协助编写FreeBSD内核漏洞利用程序的方法，详细介绍了实现完全jail逃逸的两条漏洞利用链。
本文介绍了 Praetorian 的研究人员如何使用 Claude Opus（通过 Claude Code）发现并利用 FreeBSD 内核中的漏洞，包括一个允许逃离 FreeBSD 监狱的栈溢出漏洞（CVE-2026-3038）。第一部分重点介绍寻找漏洞的方法。
ProjectDiscovery发布的一篇详细报告，阐述了他们如何发现苹果Book Travel门户中通过Masa/Mura CMS存在的严重SQL注入漏洞，并实现了远程代码执行。
本文首次对苹果 AirDrop 和安卓 Quick Share 进行了跨平台逆向工程与协议感知模糊测试研究，揭示了这些广泛使用的近场传输协议中存在的六个漏洞。
一篇博客文章对四种方法（Semgrep、搭载Strix的GLM 5.1、具备代码审查技能的云端SOTA、以及使用自定义工具的本地AI）在PHPIPAM中发现已知LFI漏洞的表现进行了基准测试，结果显示采用定制化方案的本地AI工具优于其他方法。
OpenAI 宣布推出 GPT-5.6 Sol，这是一款专注于网络安全的模型，在漏洞研究与利用等长周期安全任务上提升了性能与效率。
Reversecore MCP 是一款企业级的 AI 驱动的逆向工程与安全分析工具，通过模型上下文协议（MCP）与 AI 助手集成，提供超过 50 种工具，用于静态/动态分析、恶意软件分析、漏洞研究等。
Anthropic的研究表明，大型语言模型能够迅速从安全补丁中生成可用的漏洞利用代码，将时间从数周缩短至数小时，引发了关于AI驱动漏洞利用的担忧。
作者构建了一个有漏洞的React Native应用，用于测试LLM能否利用常见的Firebase配置错误，结果发现只有少数模型（GPT 5.5、Deepseek V4 Pro、Claude Sonnet 4.6、Claude Opus 4-8）成功，其中GPT 5.5的解决率最高。
一次 AI 辅助的安全审计揭示了 FreeBSD 内核中的 15 个漏洞，包括权限提升和虚拟机逃逸，并详细描述了与 FreeBSD 团队协作报告和修补漏洞的过程。
新研究表明，不易察觉的音频信号能以79-96%的成功率劫持大型音频语言模型（LALMs），迫使其执行未经授权的命令，如网络搜索或发送电子邮件。这种被称为AudioHijack的技术针对生成式模型，无论用户输入如何都能生效，对语音AI系统构成严重安全风险。
Anthropic的Frontier Red Team评估了大型语言模型如何加速N-day漏洞的利用，发现Claude Mythos Preview能够自主构建针对18个Firefox补丁中的8个以及21个Windows内核补丁中的8个的有效漏洞利用，强调了补丁间隙期间威胁的增加。