单月披露破万，真正被利用的只有1/431

2026年1月，公开披露的漏洞数量是5,045个。到了8月，这个数字变成了10,740。八个月翻了一倍多。

但真正被攻击者利用的，只有0.23%——大约每431个漏洞里，有1个。Google Threat Intelligence Group（GTIG）发布的首份AI时代漏洞全景数据集，把这条曲线和它的分母同时摆了出来。

141个。这是2026年1月至8月被披露且被实际利用的漏洞总数，已经超过了2025年全年的127个。每周有成千上万条新CVE涌来，攻击者真正碰的，是几十个。

GTIG自己把话说得很直白：原始披露量会被自动化编号机制推高。描述里带"Linux Kernel"字样的漏洞，在2026年前八个月就生成了约5,000条CVE，其中被观测到的在野零日利用为零。按数量打补丁，等于对着一张被编号流程吹起来的曲线干活。

高风险那一小撮，才是行动区

高风险披露从1月的131个涨到8月的350个，增幅167%，但它在全部披露里只占3%。这个峰值有两个具体来源：TOTOLINK消费级路由器固件的大规模研究披露（4至5月贡献75个高风险漏洞，推高了命令执行类曲线），以及Oracle季度CPU加Linux内核网络驱动公告（仅8月就有128个高风险，占当月高风险总量的近37%）。

被利用的那部分，集中度更高。2025年平均每月10.5个漏洞被利用，2026年前八个月升到每月18个。增长的主力不是零日，而是已披露漏洞的快速武器化——零日利用只是从每月8个微升到11个，8月短暂冲到22个；高风险漏洞的利用则从2025年全年的28个，涨到2026年前八个月的75个，翻了一倍多。

零日仍占被利用漏洞的62%。这个比例乍看反直觉：n-day增长更快，零日却仍是实际观测中的多数。2026年5月以来，两条曲线开始同步走——利用增长与披露增长几乎同速，而不是跑在前面。

GTIG给出的假设是，n-day武器化正在变便宜，原因正是AI：攻击者用大模型和AI工具自动比对产品版本差异、补丁、披露公告和PoC代码，把已披露漏洞快速打包成武器，比从头找零日更省事。这本质上是一个diff加打包的活儿，而这类劳动恰好是AI压缩得最狠的。

AI找的漏洞，是另一类

在GTIG能识别为疑似AI发现的漏洞里，低风险占比降到39%，传统方式下这个数字是69%；中风险升到58%，传统方式下是28%。最扎眼的一个数：AI发现的漏洞中，50%最终导向远程代码执行，而整个生态的平均水平是26%。

GTIG的解释是结构性的——AI代理被设计用来在核心C/C++库、运行时和虚拟机管理程序里走复杂的多步语义代码路径，瞄准内存破坏和逻辑缺陷。用GTIG自己的话说，AI模型擅长识别传统静态分析器一直漏掉的内存破坏（缓冲区溢出、释放后使用）和逻辑绕过。自动化被对准了真正能通向RCE的缺陷类别，也就是钱所在的地方。

警告藏在CVE-2026-1731里：BeyondTrust Privileged Remote Access中的一个未认证操作系统命令注入，由第三方研究代理自主发现。披露后四天内就有威胁集群开始利用，七天内又有五个集群展开后渗透，包括提权、数据外泄，以及SNOWLIGHT、SPARKRAT和挖矿程序等次级载荷。

把针对AI栈本身的漏洞数字加进来，这个循环就闭合了：2025年1月至2026年8月，累计2,076条AI相关CVE披露，其中超过1,500条集中在2026年，主要分布在编排框架（782条，占AI相关漏洞的一半，激增347%）和推理/服务基础设施（212条）。驱动更快、更严重发现的技术，本身就是增长最快的攻击面。

分诊该落在哪里

单月10,740个披露、被利用比例0.23%，没有任何团队能按数量打补丁。控制点是按利用风险分诊，配合针对性的边缘防御和自动化修复。

边缘和安全设备类漏洞占被利用漏洞的14%，其中超过65%达到高/严重威胁风险评级，攻击者在积极瞄准未认证的公开管理接口。如果只能花下一个小时，这就是那一小撮：同时具备高严重性和未认证可达性的边界设备。

GTIG也标出了数据的边界：公开CVE库仍缺乏统一的AI归因元数据，AI发现相关数字是部分的；AI发现漏洞已被确认利用，说明风险不是纯理论，但这是一个早期信号，不是已确立的趋势。50%这个RCE数字，应当作方向性参考。

方向本身在每一张表里都一致：数量在膨胀，被利用的那一小撮在向上集中，而AI找到的缺陷类别，正是攻击者本来就在猎捕的。