一个常年霸榜微软安全研究者榜单的顶级白帽，最近有了新身份。
10 月 14 日，知名白帽安全研究员古河（Yuki Chen）在社交平台 X 上发布了一条动态，低调宣布加入智谱。他表示，希望借助前沿 AI 的力量，构建一个更加安全的网络空间。
稍早前，微软最新一轮安全更新公布了一份颇为特别的漏洞致谢名单：23 个 Windows 漏洞的发现与 GLM 辅助的安全研究有关，其中包括一个 CVSS 评分高达 9.8 分的严重漏洞。在公开漏洞记录中，研究者署名明确写着“Yuki Chen using GLM from z.ai”。
过去两年，大模型厂商在编程、数学、推理等榜单上打得不可开交。如今，网络安全似乎逐渐成为新的竞争焦点。当一位长期站在传统安全研究顶端的专家，开始进入大模型公司，也意味着，挖洞这件事，看来要真的“变天”了。
常年霸榜微软的顶级白帽，开始用 AI 挖洞了
在全球安全研究圈，古河是个响当当的名字。
公开资料显示，古河拥有超过 15 年的攻防安全研究经验，曾在 2019 年、2021 年至 2024 年五次登顶微软 MSRC 最具价值安全研究者年度榜单，是首位获得该榜年度第一名的中国安全研究员。
他还曾两次斩获有“黑客奥斯卡”大奖之称的 The Pwnie Awards，分别是最佳远程漏洞奖和史诗级成就奖。此外，他曾在 Pwn2Own、天府杯等国际安全赛事中获奖，也曾担任 360 漏洞研究院院长。
古河的实力，近期再次得到了微软官方的认可。在全球安全研究圈，微软 MSRC 的漏洞致谢有着相当高的含金量。研究人员发现微软产品中的潜在漏洞后，可以向 MSRC 提交报告，经过确认、评估及相应的安全响应流程，相关研究成果才有机会获得公开致谢。
对于安全研究员而言，能在这样的名单上反复出现，本身就是专业能力的证明。这一次，与古河一起出现在微软漏洞记录中的，还有智谱的 GLM。古河及其团队借助 GLM 取得的 23 项漏洞研究成果获得微软致谢，其中还包括一个 CVSS 评分高达 9.8 分的严重漏洞。
过去，发现复杂漏洞往往高度依赖安全专家的经验。研究人员需要熟悉系统架构、理解大量代码、寻找异常的程序行为，再通过测试和分析验证漏洞是否真实存在。这是一项门槛很高、同时耗费大量时间的工作。AI 的加入，正在改变其中的一部分流程。它可以辅助阅读大规模代码库、分析函数调用关系、发现潜在异常，并借助工具开展验证。
这也是为什么古河这次加盟智谱，值得业内关注。这样一位长期站在微软安全研究者榜单前列的顶级白帽，选择用 GLM 挖洞，并将职业生涯的下一站放在智谱，无疑为 GLM 的网络安全能力增添了一份颇具分量的认可。
GLM 如何成为 23 个漏洞背后的“新武器”？
事实上，这并不是 GLM 第一次在挖洞上立功。
据智谱此前披露，早在今年 6 月，智谱发布 GLM-5.2 时，就曾联合国内多支安全团队，让模型在真实代码库上做漏洞挖掘。经过专家复核、筛选、去重后，模型在 269 个项目中发现了 2436 个漏洞，其中 1097 个为中高危，涉及系统内核、操作系统、浏览器引擎、开源基础组件等。据悉，相关漏洞已陆续提交 CNNVD/CNVD，智谱还建立了公开的安全披露账本，用于跟踪相关漏洞的披露进展。
今年 8 月，智谱发布 GLM-5.3 时，也将网络安全能力作为一次重要的技术进展对外披露。根据智谱公布的技术说明，团队在训练中引入了漏洞发现相关的数据与环境，希望强化模型发现、理解和分析安全漏洞的能力。
在白盒漏洞验证基准 CyberGym 上，GLM-5.3 取得 84.5% 的成绩，高于 GLM-5.2 的 77.2%，也领先 Anthropic Mythos 5 和 GPT-5.6 Sol。
Anthropic 甚至专门研究了 GLM-5.3 的网络安全能力。9 月 29 日，Anthropic 发布报告指出，GLM-5.3 已经具备自主构建端到端漏洞利用程序的能力，在部分测试中接近自家 Claude Mythos Preview 的水平。在 ExploitBench 测试中，GLM-5.3 成功完成了 410 次漏洞利用尝试中的 50 次，而 Mythos Preview 为 56 次。
智谱称，GLM-5.3 在后训练过程中展现出超乎预期的网络安全能力，在漏洞发现方面已接近全球领先模型水平，但在更深层次的漏洞利用任务上仍有差距。
第三方机构的评估也给出了类似判断。9 月 17 日，美国国家标准与技术研究院（NIST）下属人工智能标准与创新中心 CAISI 发布的评估报告显示，GLM-5.3 被评为当时网络安全能力最强的开放权重模型。不过，报告也指出，在综合网络安全能力上，GLM-5.3 与同期美国最前沿模型仍有差距，按照其评估方法估算，大致落后约四个月。
网络安全，正在成为大模型厂商的新战场
把目光从智谱移开，会发现网络安全正在成为全球前沿模型厂商共同押注的方向。
今年 3 月，OpenAI 推出应用安全 Agent——Codex Security 研究预览版。它能够理解代码库的上下文，构建与项目相关的安全分析，寻找潜在漏洞，再通过自动化验证降低误报，并生成相应的修复建议。
OpenAI 在发布时特别提到，现有 AI 安全工具存在的一个常见问题，是容易标记大量低影响缺陷或者误报，迫使安全人员花费大量时间筛选真正重要的问题。
一个月后，Anthropic 联合 AWS、苹果、Google、微软、英伟达等公司推出 Project Glasswing，利用 Claude Mythos Preview 的网络安全能力，对关键软件基础设施开展漏洞研究。
按照 Anthropic 当时披露的信息，Mythos Preview 已经在多个主流操作系统、浏览器及其他软件中发现了大量高危漏洞。Anthropic 还宣布投入最高 1 亿美元的模型使用额度，用于支持相关安全研究。
到了 10 月，Anthropic 又进一步扩展了面向专业安全研究人员的 Cyber Verification Program，为符合条件的安全团队提供不同等级的模型访问权限。与此同时，微软也在通过 FORGE Lab 探索由多个模型和 Agent 组成的自动化漏洞研究工作流。
几家公司的技术路线和产品策略并不完全相同，但指向的趋势已经相当清晰：网络安全正在从大模型的一类应用场景，进一步演变成模型厂商展示技术实力、争夺专业客户的重要方向。谁能率先在网络安全领域交出一份漂亮的答卷，谁就能打开一条新的商业化路径。
在这场竞争中，智谱已经率先尝到了商业化的甜头。按照智谱披露的信息，GLM-5.3 发布一个月后，网络安全成为 GLM 率先实现规模化收入的垂直场景，有上百家安全企业把 GLM 接入自己的产品与业务流程。
现在，古河补上了最后一块，也是最难买到的一块拼图：顶级人才的公信力。顶级安全研究员的加入，有望让模型技术与长期积累的专业攻防经验产生更紧密的结合。
当然，古河未来将具体承担哪些研究工作，又会如何影响 GLM 的技术演进，还需要更多公开信息来验证。但可以确定的是，随着前沿模型越来越深入网络安全这一专业领域，顶级安全研究人才的价值，也在被重新认识。