PHP老Bug被AI挖成RCE漏洞:全球七成网站受影响

资讯 36氪 全文 4270 字 · 约 11 分钟读完 配图 2 张

每增加一行代码,都可能成为新的“技术债”。

有个普通Bug在程序员的待办清单里躺了两年没人碰,听着好像算不上什么大事。哪个软件项目没攒着一堆暂时修不完的小毛病?只要不影响正常使用,不少Bug最后就这么被忘掉了。

可这回的情形不太一样。

2024年就被发现的一个PHP内存错误,起初只被当成会让程序崩掉的问题。谁也没料到,今年安全研究人员借着AI工具,从里面摸出了一条攻击路径:黑客能靠它在服务器上执行任意代码,甚至把服务器直接拿下。

麻烦在于,牵涉到的并非什么冷门项目。NASA、维基百科、白宫等网站,还有大批用WordPress、Drupal等技术搭起来的站点,都可能被波及——这就是前不久在网络安全圈引发关注的PHP2Shell漏洞。

围绕这起事件,网络安全初创公司Tolmo的AI安全研究负责人Matt Suiche给出了这样的判断:

“过去40年里由人类编写的所有遗留软件,其潜藏的Bug正在逐渐暴露出来。现在,是时候偿还这些技术债了。”

两年前没人当回事的Bug,如今能让黑客控制服务器

先说说PHP2Shell是什么。PHP诞生于1994年,最初是Personal Home Page(个人主页)的缩写。

新语言、新框架眼下层出不穷,可PHP照样撑着大量互联网网站运转,WordPress、Drupal这些常见网站系统都离不开它——W3Techs的网站技术统计显示,PHP仍是广泛使用的服务器端脚本语言,全球约七成网站业务靠它支撑。

PHP老Bug被AI挖成RCE漏洞:全球七成网站受影响(配图 1)

这次的Bug,恰恰出在PHP自身的底层代码里。

2024年,研究人员就向PHP基金会报告过一个跟内存不足(Out-of-Memory,OOM)有关的Bug。说白了,就是程序给某段数据分配的内存空间不够用。这类错误一般会让程序崩溃,影响正常运行,但看上去不会直接威胁系统安全。

于是这个Bug一直没被当回事。直到今年7月,在OpenAI发起的Patch the Planet安全计划支持下,网络安全公司Calif对PHP做了一次独立安全审计。

研究人员Ryan Austin用AI工具,只花了几天,就找到了这个内存错误背后的另一种可能:攻击者能利用程序处理异常时留下的问题,进一步操纵内存,最终实现远程代码执行(RCE)。

事情的性质就此变了:原来只会让程序崩溃的Bug,现在可能变成攻击者进入服务器的入口;一旦利用成功,攻击者就能执行恶意代码、读取敏感数据,甚至装上恶意软件。

之后Calif又找到了其他可利用路径,并把问题报告给PHP基金会。网络安全公司Wiz和OpenAI也参与了后续验证与分析。这些问题最终被归纳为PHP2Shell,涉及两个严重的远程代码执行漏洞:CVE-2026-109618和CVE-2026-109619。

Wiz还在WordPress、Drupal和Joomla等常见网站应用上做了验证,发现攻击者甚至可能无需身份验证就能发动攻击。换句话说,问题不在某个网站配置不当,而是PHP底层运行环境本身就有安全隐患。

AI究竟做了什么?把专家都嫌麻烦的活儿干了

一个问题随之而来:这个Bug存在两年了,此前为什么没人把它挖成严重漏洞,AI却能在短时间内找到突破口?

哥伦比亚大学计算机科学副教授Suman Jana的解释挺有意思:这个Bug并不神秘,难的是利用它需要做大量非常具体、非常繁琐的推理。

要真正利用内存错误,研究人员得摸清目标程序的内存布局,找到可以跳转的位置,再算出按什么顺序覆盖哪些数据,才能最终控制系统——这就像发现一扇门没锁,不等于你马上就能进屋,你还得搞清楚门在哪里、怎么打开,进去之后又该怎么行动。

Suman Jana认为,AI在这种需要反复分析和推理的任务上表现得相当出色。他说,这算不上什么高深莫测的技术,只是需要大量令人头疼的细节分析,而AI恰好能把这些工作处理好。

当然,他也强调,不能把这次成果简单归功于AI独立完成了漏洞挖掘:Calif、OpenAI和Wiz的研究人员本身都有丰富的网络安全知识和PHP技术背景,AI更多是当辅助工具,帮他们更快完成分析。

效率上的变化已经相当明显。Suman Jana表示,原本只有最顶尖的0.1%专家才能完成的工作,现在借助AI,他们能挖出更多问题;那些离顶尖水平还有差距的研究人员,也有机会借助AI参与更复杂的安全研究,不必事事都从底层细节开始摸索。

不过,这种能力也意味着,未来Bug被发现和利用的门槛可能进一步降低。

找漏洞只要几天,补漏洞却拖了两个月

漏洞被发现只花了几天,可修复远没这么轻松。PHP 基金会接到报告后,拉来 4 名工程师,前后投入两个月,相关补丁的开发和测试才告完成。

Suman Jana 说得直白:找 Bug 和修 Bug 天生不对等。找,只要找到一条能突破系统防线的入口就够了;修,却得把所有相关攻击路径逐一堵死,软件原有的功能还不能受影响。

PHP 这样的开源项目,维护压力尤其大。

不少开源软件被全球大量企业和网站依赖,背后却没有稳定的商业收入。维护者只能在有限的人手和资金下,长期扛起安全审计、Bug 修复和版本维护。现在 AI 又把挖 Bug 的成本压得更低:攻击者用更短时间就能找到更多 Bug,维护者却没法凭空变出人手。

对此 Jana 给出一个建议:防守方也该拿到更多资源,让他们能用上最先进的 AI 模型。

眼下,一些前沿 AI 实验室已经开始向安全研究人员发放 Token 额度,帮他们寻找和分析 Bug。Jana 认为这种支持还应继续扩大,行业联合行动也好,直接捐赠资金和算力也好,都值得鼓励。

总不能攻击者手里握着更先进的 AI 工具,防守方还只能靠人力硬扛。点点排查。

专家担心:真正严重的事故,可能还没来

AI 能不能彻底改变软件安全维护的现状?业内专家并没有形成一致意见。约翰斯·霍普金斯大学计算机科学副教授 Matthew Green 就判断,在真正严重的安全事故出现之前,很多机构恐怕不会主动拿出足够资源去处理这些问题。

在他看来,这次的 PHP2Shell 还没严重到让所有人都警醒的地步。他甚至预测,2027 年初可能出现一次波及普通人的重大安全事件,到那时企业和相关机构才会真正开始大规模掏钱。

对普通用户来说,眼下能做的其实很简单:及时更新软件。Matthew Green 特别提醒,手机或电脑一旦弹出安全更新提示,别想着下周再装,尽快更新完事。

PHP2Shell 后来的走势也说明,这次并非虚惊一场。AWS 的安全蜜罐系统在10月17日捕获了相关Bug的攻击尝试;10月26日,CISA 又将两个 PHP2Shell 漏洞列入已知遭利用的漏洞目录。

目前 PHP 已发布修复版本,包括 PHP 8.5.12、8.4.27、8.3.36 和 8.2.35。还在用受影响版本的网站管理员和开发者,升级已是当务之急。

HN 网友热议:AI 是在帮我们还“技术债”,还是制造更多麻烦?

说到底,PHP2Shell 让人不安的地方,不只是一个老 Bug 突然变成致命漏洞,而是它揭开了一个现实:过去几十年攒下来的代码,可能远没有我们以为的那么安全。

而且,这次被翻出来的是 PHP,下一次又会轮到谁?

“AI 正在逼我们还清 40 年的技术债”——这个说法最近在 Hacker News(HN)上吵翻了。到发稿时,这则讨论已经拿到 1305 个赞、749 条评论。不少开发者围绕同一个问题争论不休:

如果 AI 能把过去几十年遗留代码里的 Bug 一个个挖出来,软件行业究竟是迎来安全新时代,还是要陷入一场永无止境的修 Bug 大战?

PHP老Bug被AI挖成RCE漏洞:全球七成网站受影响(配图 2)

也有人挺乐观。一位网友的看法是,AI 大范围挖漏洞,说不定顺手就能翻出过去被国家级组织、商业间谍公司有意藏起来的后门和零日漏洞(0-day)。他的原话是:“短期内,开发者可能要面对一大堆新披露的 CVE 和补丁,日子不会太好过;但从长远来看,软件生态反而会变得更加安全。”

也有人觉得,既然 AI 未来可能发现几乎所有 Bug,那唯一合理的目标就是做出真正无缺陷的软件:靠 AI 和形式化验证,让代码的正确性能够被严格证明,或许才是最终出路。

不过质疑声也不少——有开发者抛出一个很现实的问题:每多一行代码,都可能变成新的“技术债”。

人类会在“加这行”和“不做这个功能”之间痛苦权衡,AI 不会,它倾向于把东西都加上去。以近期的 Brotli 漏洞为例:一个实际上很少有人真正需要、甚至没被业务使用的组件,却因为被广泛打包进各种软件和系统,最终让大量环境暴露在攻击风险之下——从 IIS 到 Caddy,都可能受影响。

更有网友问得尖锐:AI 究竟是在帮我们偿还“技术债”,还是把我们推进了一条永无止境的修 Bug 生产线?不是所有技术债都能靠一个小补丁解决,很多问题牵涉系统架构调整,甚至要重新开发。

AI 就算能一直找出问题、修好问题,每次动大一点的代码,也可能带出新的 Bug。说到底,如果 AI 始终没法一次就生成真正靠得住的软件,开发者就只能在「发现 Bug—修复 Bug—出现 Bug—继续修复」这条线上来回打转。

这场讨论,眼下显然还没有答案。

不过有件事值得认真想一想:AI 轻松生成数千行代码的当下,哪些代码真有必要存在,是不是更该慎重决定?AI 让写代码越来越便宜,可代码背后的维护成本和安全责任,并不会跟着一起消失。

参考链接:

https://spectrum.ieee.org/ai-in-cybersecurity-php2shell-vulnerability

https://news.ycombinator.com/item?id=50364336

本文由本站编辑组整理与排版,内容基于公开信息核实后归纳发布,与文中提及的产品、公司无隶属关系。我们持续跟踪 AI 领域的模型、产品与行业动态,力求信息准确、表述清晰;文中涉及的名称、价格与功能细节可能随官方调整而变化,请以官方最新说明为准。如发现疏漏或表述有误,欢迎通过站内渠道反馈指正。

相关推荐 按相关度与热度排序

全部资讯 →
  1. 盖茨再谈AI风险:比核武器更危险,呼吁提前建机制

    “AI当然比核武器更危险。”近日,比尔·盖茨在美国哥伦比亚广播公司(CBS)的播客《好问题》中警告,过去一年,AI模型已经跨过一些危险门槛,社会和政府却还没有做好准备。从2023年宣告“AI时代已经开始”、强调风险可以管理,到今年8月发文提醒世界为动荡做准备,盖茨的警告越来越急迫。“达到人类的智能水平之后,它也不会停下

    来源 腾讯网
  2. Radical Numerics推离线模型:断网也能识别AI工程病原体

    WIRED报道,初创公司Radical Numerics开发了一种可在无互联网连接环境下识别自然与AI工程病原体的模型。本文梳理其潜在价值、技术挑战与生物安全治理议题,并分析离线AI为何可能成为生物防御体系的重要补充。

    来源 AI 科技快讯
  3. Signal加密协议完成AI数学验证:形式化验证成本能降多少

    Signal的端到端加密协议完成了一项为期四周的AI辅助形式化验证,用数学方法检验其核心加密逻辑的正确性。这项实验的意义不止于Signal本身:它显示AI有望大幅降低形式化验证的门槛与成本,让这种过去只有少数专家才能驾驭的“数学体检”逐步走向工程实践。

    来源 AI 科技快讯
  4. 罗永浩双十一直播带货TRAE:AI Coding从开发者工具变消费品

    时代变化有多快?双十一的直播间最先知道。 前脚,李佳琦刚把 Token 卖上热搜,后脚,罗永浩就带着 AI Coding 来了。 2026年的双十一,头部主播们不约而同卖起了AI。 如果说 Token 还是AI时代的原材料,那么 AI Coding 则更像是 AI 时代的商品。对普通人来说,从 Token 到AI Co

    来源 AI 行业观察
  5. 美联航给AI代理订票立规矩:柯比称不想再添中间商

    财联社11月12日讯(编辑 史正丞)当一众科技公司试图让AI代理包办搜索、比价和下单时,航空公司也开始加入“给AI定规矩”的队伍中。当地时间11月11日,美国联合航空宣布,将采取措施限制未经授权的第三方个人AI代理或助手访问其服务,涉及自有数字平台,以及通过旅行社和聚合平台进行的间接访问。美联航称,此举旨在保护旅...

    来源 腾讯网
  6. Signal加密协议完成AI辅助数学验证:形式化验证门槛正在降低

    Signal的端到端加密协议完成了一项为期四周的AI辅助形式化验证,用数学方法检验其核心加密逻辑的正确性。这项实验的意义不止于Signal本身:它显示AI有望大幅降低形式化验证的门槛与成本,让这种过去只有少数专家才能驾驭的“数学体检”逐步走向工程实践。

    来源 AI 行业观察
  7. 罗永浩直播间卖爆TRAE:AI Coding 9块9,57分钟成交

    文/章鱼编辑/闫如意时代变化有多快?双十一的直播间最先知道。前脚,李佳琦刚把 Token 卖上热搜,后脚,罗永浩就带着 AI Coding 来了。2026年的双十一,头部主播们不约而同卖起了AI。如果说 Token 还是AI时代的原材料,那么 AI Coding 则更像是 AI 时代的商品。对普通人来说,从 Token

    来源 腾讯网
  8. 《Big Walk》用AI修Bug引争议:IGF评审的AI红线该划在哪?

    独立游戏《Big Walk》在修复一个bug时使用了AI编程工具,并在独立游戏节(IGF)评审材料中如实披露。这份坦诚却引爆了社区长期压抑的争论:对许多评委而言,任何程度的AI编码都不可接受。当AI工具已渗透日常开发,独立游戏界的AI红线究竟该划在哪里?本文梳理事件经过、IGF规则现状与行业分歧。

    来源 AI 科技快讯
  9. InfoQ 2026 年趋势报告:AI、ML 与数据工程

    这份 InfoQ 趋势报告概述 AI、机器学习、数据工程领域的新兴技术与趋势,汇集编辑团队和外邀嘉宾的观点,研判当前技术走向以及未来一年值得关注的重点。

    来源 InfoQ
  10. InfoQ 2026趋势报告:AI推理支出将占三分之二

    InfoQ 人工智能与机器学习年度趋势报告为 InfoQ 读者提供 AI、ML 和数据工程领域新兴趋势和技术的全面概述。本报告总结了 InfoQ 编辑团队与外部嘉宾的播客内容,讨论 2026 年 AI 和 ML 技术的趋势以及未来十二个月值得关注的方向。我们的配套播客对所有这些趋势进行了深入讨论。 人工智能与机器学习技

    来源 AI 行业观察
向下滚动自动加载更多