摘要
安全研究员Kasra在一个精心设计的实验中花费约1500美元，系统性地测试了多款主流LLM的黑客攻击能力。实验方法是他自己构建了一个存在安全漏洞的书评应用BookNook，漏洞类型是Firebase配置错误，而非API本身的问题。这种设计很巧妙——它测试的是模型在实际场景中发现真实配置错误的能力，而不是在人造题目上的表现。 在测试的15款以上LLM中，各家表现差异显著。GPT-5.5以70%的成功率位居榜首，平均每道题花费9.46美元。Deepseek V4 Pro虽然每道题仅需0.62美元，但成功率只有30%——性价比看似不错，但失败率也不低。Claude Sonnet 4.6和Claude Opus 4.8的成功率相当，均为20%。 最引人深思的发现是失败模式的共性。多数模型花费大量时间试图在API层面寻找漏洞，却没有意识到可以直接访问底层的Firebase配置。这说明当前LLM的安全评估存在一个根本性的盲点：模型擅长在代码逻辑中寻找漏洞，却可能在表层配置错误前"视而不见"。一个配置错误比代码漏洞更显眼，却反而更难被注意。 这个实验对于安全团队有两层意义。首先，它揭示了LLM在自动化漏洞发现方面的局限性——至少在配置类漏洞上，当前模型的表现并不像宣传中那么强大。其次，它也提醒我们，真正有效的安全测试不能完全依赖AI，定期的人工代码审计和配置检查仍然不可或缺。整个实验过程在15款模型上各运行约10轮，成本约1500美元。 参考来源：https://kasra.blog/blog/i-spent-1500-seeing-if-llms-could-hack-my-app/