北京
「寫內存安全代碼比打補丁更有效。」兩位紐約大學安全研究者這樣判斷。當攻擊成本跌破1美元，傳統防御邏輯正在失效。
攻擊端已經變了
大語言模型（一種基于海量文本訓練的人工智能系統）讓攻擊門檻斷崖式下跌。以Anthropic的Claude Mythos為例，這類工具如今能發起快速且高強度的網絡攻擊。
1美元能買什么？一次定向釣魚、一輪自動化漏洞掃描、或者一場針對中小企業的勒索嘗試。成本結構的重塑，意味著攻擊者的數量級增長。
但防御不能只靠AI對轟
研究者Justin Cappos指出，生成式人工智能（能自主生成文本、代碼等內容的技術）并非防御的萬能解藥。他的判斷基于一個基本事實：Cappos本人是多項廣泛使用的軟件供應鏈安全技術的創造者，他見過太多"補丁追著漏洞跑"的困局。
Evan Johnson將于2026年秋季加入紐約大學擔任計算機科學與工程助理教授。兩人共同指向一個方向——與其在漏洞爆發后緊急修補，不如從源頭寫就內存安全代碼。
為什么"耐用防御"開始 payoff
內存安全代碼（通過編程語言特性防止緩沖區溢出等內存錯誤的技術）的底層邏輯是減少攻擊面本身。當攻擊成本趨近于零，單次防御的投入產出比被徹底改寫：一次性的架構級改進，比無限循環的應急響應更劃算。
這對安全團隊的產品選型有直接影響。預算分配正從"響應工具"向"預防基建"遷移——不是買更多檢測引擎，而是重寫關鍵模塊的語言棧。
研究者沒有給出具體數字，但趨勢明確：當攻擊進入"1美元時代"，防御的復利效應比短期攔截更有價值。安全產品的核心指標，或許該從"攔截率"轉向"架構韌性"。
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