AI批量轟炸蘋果bug賞金計劃，審核團隊已下線

蘋果近日針對其漏洞獎勵計畫（Bug Bounty Program）祭出重大調整，在內部安全入口網站上對漏洞提交設置數量上限，並要求提交者遵守30天的「冷靜期」。這項改變背後，是AI工具大幅降低漏洞挖掘門檻所導致的審核危機：大量由AI生成的錯誤報告與幻覺內容，讓蘋果安全團隊徹底分身乏術。 蘋果的漏洞獎勵計畫自2016年推出，原意是鼓勵安全研究人員主動回報蘋果軟體、硬體及服務中的安全漏洞，經人工審查確認後發放現金獎勵。隨著時間推移，獎金不斷提高，2025年10月，蘋果更宣布將最高獎勵提升至500萬美元（約合新台幣1.5億元），針對最嚴重、最複雜的安全威脅。然而，這項立意良善的機制，如今卻因AI技術的快速發展而面臨前所未有的挑戰。 過去，尋找漏洞需要高度專業的知識與經驗，但現在，任何人都能利用ChatGPT等大型語言模型，批量掃描程式碼、自動生成漏洞報告並大量提交。這些報告中夾雜大量由AI幻覺（hallucination）產生的虛假漏洞，也就是模型憑空捏造、實際上不存在的安全問題。蘋果安全團隊必須花費大量時間逐一審核這些報告，從中篩選出真正有價值的漏洞，工作量因此暴增。 為了解決這個問題，蘋果在8月2日於內部安全入口網站上實施新規：對每位研究人員的漏洞提交數量設定上限，並要求提交後必須等待30天才能再次提交。這項措施形同為漏洞提交通道設置「冷靜期」，避免系統被海量報告淹沒。然而，這也引發了新的安全疑慮——當真正的漏洞被夾雜在大量垃圾報告中時，可能因為審核延遲而錯失修復時機。 事實上，AI不僅僅是製造了大量無效報告，它本身也已經成為攻擊者手中的利器。2026年5月，安全研究公司Calif揭露了首個公開的Apple M5晶片macOS漏洞利用案例。該公司三名研究人員利用Claude的Mythos Preview模型，僅花費五天時間，就將兩個macOS漏洞串聯成一條完整的本地權限提升鏈，成功繞過蘋果號稱「消費級作業系統內存安全史上最重大升級」的MIE（Memory Integrity Enforcement）安全功能。這項功能是蘋果耗時五年開發，結合自研晶片硬體能力與作業系統深度整合，原本被視為最強防線。Calif的研究員最終不得不親自驅車前往蘋果總部，當面遞交長達55頁的報告，以免被其他報告淹沒。 Mythos Preview是Claude在2026年4月推出的模型，官方宣稱其在安全與編程領域已實現質變突破，能自主發現「每一個」主流作業系統和瀏覽器中的數千個高危漏洞。然而，因為模型「攻擊性能力過強，公開會引發大災難」，目前僅向40家關鍵合作夥伴開放API。這起事件讓整個網路安全行業意識到，AI已經從輔助工具升級為足以攻破最強防禦的攻擊武器。 這種現象並不限於蘋果。根據預測，2026年全球CVE（公開披露的網路安全漏洞列表）登記量將達到66,000個，比原始預估高出46%。大量的AI生成報告中含有大量噪音和幻覺，審核這些報告已經成為比修復漏洞更耗費精力的事情。Curl創始人表示，他在2026年前三週收到了20份漏洞報告，其中「0份是真正的安全漏洞」。Google在3月宣布不再接受AI生成的漏洞報告；開源雲平台Nextcloud在4月暫停其漏洞獎勵計畫；GitHub則在7月大幅削減公開漏洞獎金金額，並設立僅限受邀研究員參與的VIP通道。 這種提交通道的擁堵已經產生了真實的安全後果。義大利安全初創公司Bynario利用ChatGPT在三週內發現macOS中的50多個漏洞，其中包含一個可以完全控制macOS的漏洞。然而，當團隊提交這條「可以在黑市上賣到10萬至20萬美元」的漏洞時，卻發現蘋果已經封鎖了提交入口——因為審核團隊已經不堪重負，直接關閉了部分通道。 另一方面，防禦者也能利用AI工具加速漏洞修復。2026年7月27日，蘋果發布macOS Tahoe 26.6安全更新，一口氣修復了194個獨立安全漏洞。這次更新也是蘋果首次在安全修復中正式致謝AI：Anthropic的Claude和OpenAI的Codex Security各獲得三個漏洞的致謝，NVIDIA的AI Red Team獲得兩個，Z.ai的GLM模型獲得一個。值得注意的是，就在三週前，蘋果還在法庭上起訴OpenAI竊取商業機密。 蘋果公開表示，AI工具加快了安全更新的發布速度。從macOS Tahoe發布以來的安全更新數據可以看出這個加速趨勢：26.5版本中已經出現AI工具的署名；26.5.2作為非常規小版本更新，又追加了38個CVE的修復；26.6一個月後發布，再次刷新紀錄達到155個。然而，這種高頻發版節奏是否會成為新的安全變數，仍待觀察。蘋果一貫以嚴格控制發版節奏著稱，每一次系統更新在推送到數十億台設備之前，都要經過內部測試、兼容性驗證和分階段灰度發布。如今加速發版，意味著安全團隊判斷：等到下一個常規更新窗口再修復這些漏洞，風險已不可接受。 當AI將漏洞發現週期壓縮到數天，按月發布安全更新的節奏，可能變成一段漫長的「暴露期」。漏洞披露週期正在變形，而整個安全行業也在這場AI競賽中，摸索新的平衡點。