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XBOW 团队借助 GPT-5.6 Sol 仅用 6 天攻破 Chrome 沙箱。
谷歌为此高危漏洞支付了 25 万美元的漏洞赏金。
此次研究投入算力成本约 4 万美元，相关漏洞已修复。
本摘要由 AI 辅助整理，请以正文内容为准。
安全研究团队 XBOW 借助 OpenAI 的 GPT-5.6 Sol 等模型，仅用 6 天时间成功攻破 Chrome 浏览器安全沙箱并获得系统完全访问权限。作为对发现并报告该高危漏洞的奖励，谷歌向 XBOW 团队支付了 25 万美元（约合 167.6 万元人民币）的漏洞赏金。
此次发现的漏洞利用程序针对 Chrome 浏览器的安全沙箱机制，构建了一套全链路漏洞利用程序，预计影响全球约 10 亿用户。目前，XBOW 发现的三个相关漏洞均已被谷歌修复。团队提醒普通用户务必将 Chrome 浏览器更新至最新版本，以消除潜在的安全威胁。
016天对比6个月：AI 辅助安全研究的工作流与效率
业内人士估计，类似的全链路漏洞挖掘工作若全部由人类完成，大约需要 6 个月时间。XBOW 团队将这一周期大幅压缩至 6 天，核心在于明确了 AI 与人类专家的分工边界。在此次研究中，AI 模型主要承担高强度的执行层工作，包括搜索 Chrome 源代码、测试想法、构建概念验证程序（POC）并编写漏洞利用程序的初始版本。
相比之下，4 名人类团队成员则负责制定整体策略、决定研究方向、检查智能体的工作成果，并根据测试结果调整智能体的行动。这种“人机协作”模式表明，当前的 AI 安全研究仍高度依赖人类专家的战略把控与校验，两者分工互补而非完全替代。
024万美元算力成本背后的投入产出比
在成本投入方面，XBOW 团队在此次漏洞研究中投入的算力成本约为 4 万美元（约合 26.8 万元人民币），主要用于调用大模型 API 及相关计算资源。4 万美元的算力成本远低于传统高级安全团队数月的人力成本，标志着 AI 在安全攻防领域的工具价值已得到实质性验证。不过，这种将数月工作缩短至数天的效率提升，是基于特定模型（GPT-5.6 Sol）与特定漏洞类型得出的结果，不代表所有安全研究场景均能达到同等的压缩比。