AI cybersecurity is not proof of work
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内容提要
文章讨论了工作量证明与网络安全中漏洞检测的不同。作者指出，尽管工作量证明依赖资源投入，但在发现代码漏洞时，模型的智能水平才是关键。较弱的模型可能错误识别漏洞，而强模型则更少出现幻觉，难以发现问题。因此，未来的网络安全将依赖更优秀的模型和更快的访问，而非单纯的计算能力。
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关键要点
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工作量证明与漏洞检测的类比不恰当，漏洞的发现依赖于模型的智能水平，而非单纯的计算能力。
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不同的LLM（大语言模型）执行会采取不同的分支，但最终基于代码的可能状态，分支会饱和。
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在给定代码中进行大量采样时，模型的智能水平（I）成为关键，而不是采样次数（M）。
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较弱的模型可能无法识别复杂的漏洞，例如OpenBSD SACK漏洞，尽管可以进行无限次的尝试。
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未来的网络安全将依赖于更优秀的模型和更快的访问，而不是仅仅依靠更多的计算资源。
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延伸问答
工作量证明与漏洞检测有什么不同？
工作量证明依赖资源投入，而漏洞检测则依赖模型的智能水平。
为什么模型的智能水平在漏洞检测中更重要？
因为较弱的模型可能无法识别复杂漏洞，而强模型则更少出现幻觉，能更准确地发现问题。
未来的网络安全将如何发展？
未来的网络安全将依赖更优秀的模型和更快的访问，而不是单纯依靠计算能力。
什么是OpenBSD SACK漏洞？
OpenBSD SACK漏洞是一个复杂的漏洞，较弱的模型无法识别其根本原因。
为什么较弱的模型在漏洞检测中表现不佳？
较弱的模型容易产生幻觉，无法真正理解漏洞的原因和影响。
如何提高漏洞检测的准确性？
通过使用更强大的模型和快速访问这些模型，可以提高漏洞检测的准确性。
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