随着人工智能技术的普及，开源项目的安全性检测正在经历一场前所未有的变革。Directus公司的CTO兼联合创始人Rijk van Zanten近日发表文章指出，AI在帮助发现真实漏洞的同时，也带来了大量低质量的安全报告，使得维护者的工作负担急剧增加。
据Directus统计，2026年上半年，他们共收到了230份安全报告，数量是过去几年平均水平（约30-40份）的近6倍。然而，这些报告中只有11份（约5%）最终被确认为真实漏洞并发布公告。相比之下，2023年至2025年期间，有效报告的比例在35%至51%之间。这意味着，尽管报告数量激增，但维护者需要花费大量时间甄别虚假或重复的提交。
Van Zanten解释说，AI使得生成一份看起来专业的报告变得异常容易。AI模型可以快速扫描代码库，识别出熟悉的模式，描述潜在影响，并分配高严重性等级，整个过程只需几分钟。然而，这些报告往往基于错误的假设，或者是已经被修复的重复问题。2026年以来，约40%的新报告被标记为重复，而在此前四年间，几乎没有重复报告出现。
尽管如此，文章并不否定AI在安全研究中的价值。例如，Mozilla与Anthropic合作，利用AI发现了Firefox浏览器中的22个安全漏洞，并在后续版本中修复了271个问题。谷歌Project Zero的“大睡眠”项目也成功找到了SQLite中的一个可被利用的漏洞，并在正式发布前修复了它。这些案例表明，AI在安全检测领域具有巨大潜力。
然而，问题在于，现有的行业流程未能适应AI带来的变化。过去，研究人员花费时间验证漏洞、编写复现步骤，然后提交报告。如今，AI自动生成的大量报告将验证工作完全转嫁给了维护者。Van Zanten呼吁，未来的报告应附带证据、项目应具备更好的重复检测机制，而平台如GitHub也应提供更有效的管理工具。
这一现象并非Directus独有。curl项目的创始人Daniel Stenberg一年前就曾警告过类似趋势，并估计只有约5%的AI生成报告是真实的漏洞，他将这种状况形容为“千刀万剐”。
文章最后强调，AI安全研究的前景光明，但只有提高整个生态系统的处理能力，才能将AI的优势转化为真正的安全改进。维护者需要更多的时间和资源来验证有价值的发现，而非被海量低质量报告淹没。