Шон Хилан работает в кибербезе 15 лет. Его день — это чтение кода, поиск уязвимостей, реверс и повтор.
Но тут он решил попробовать новый инструмент: OpenAI o3.

Он скормил ей кусок ядра Linux — модуль сетевого обмена файлами.
И спросил: «Здесь могут быть проблемы с памятью?»
Модель не просто ответила. Она указала точку, описала сценарий — и была права.

Обнаружена критическая ошибка, с помощью которой можно было получить полный доступ к системе.
Настоящий zero-day, до этого никем не найденный.
Теперь — официально CVE-2025-37899.
Найден без сканеров, без компиляции. Только запрос в модель.

И что?

Безопасникам — можно уже сегодня искать баги в коде с помощью LLM. Не как замена, а как ассистент, который умеет думать. Это снижает порог входа и ускоряет работу.

Dev-командам — аудит можно делать на этапе pull-request. Один запрос в API — и у тебя подсказка. Даже если не идеальна, она покрывает слепые зоны.

Стартапам — появляется рынок: инструменты, которые внедряют LLM-проверку в CI/CD, делают автогенерацию security-отчётов, помогают CTO закрыть compliance.

Инвесторам — начался сдвиг от болтовни к реальной пользе. Модель поймала уязвимость там, где раньше нужно было 2 недели человека. Этот сценарий — масштабируется.

Если LLM может найти дыру в ядре Linux — она может смотреть и твой код.

Вообще, давно напрашивался вопрос: а кто проверяет весь этот open source?
Тысячи строк ядра, сотни контрибьюторов — кто-то может запихнуть уязвимость случайно, кто-то — намеренно.

Раньше надеялись на бдительность и ревью. Теперь есть шанс, что первым её заметит не человек. А модель.