一个匿名的 GitHub 账户正在大规模发布针对 15 个以上目标的未报告漏洞的利用 PoC。该用户"bikini"的仓库"exploitarium"包含 OpenVPN Connect、VLC、Docker 等多个 PoC。
项目概述：这里汇集了公开的漏洞利用概念验证（PoC）和漏洞研究报告。截至我发布时，尚未有任何漏洞被报告。欢迎您自行报告，如果漏洞被分配到CVE编号，您可以把功劳放到自己身上（笑）。请勿滥用此类资源。我创建这个资源的目的是为了吸引人们进入这个领域，而且我一直认为这是最有效的方式。
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很多人很好奇他是如何做到的，大概看了一下，作者使用了 GPT-5.5-3-Codex-Spark 进行所有模糊测试，因为有了高效的框架，几乎不需要任何"思考"。
以下内容摘自此项目readme.md文件，由谷歌机翻：
这个仓库发布时并不完整。因此，有些发现比较糟糕（例如 ghidra），有些则比较好。今后，我们只会分享一些严重的漏洞（例如 Floci、libssh2、FFmpeg、c-ares）。
关于人工智能的应用，我的模糊测试工作流程是通过一套严格的框架实现的，由人工智能自动完成。我使用 GPT-5.5-3-Codex-Spark 进行所有模糊测试，因为有了高效的框架，几乎不需要任何"思考"。与越来越多认为我只是个随便烧代币的小孩的说法相反，我确实拥有相关专业的学位，并且发表过多篇关于模糊测试方法的论文。我花了数年时间研究和开发新的模糊测试工具和方法。我保证，你不需要最先进的模型来帮助你识别这些问题！虽然能够负担得起更好的模型会有帮助，但我的数据表明，在良好的人工监督和完善的框架的配合下，它的作用微乎其微。所有实际的概念验证代码都不是用 vibe 编写的；事实上，它们都是我手工输入的。不过，我确实在 RustDesk 中使用了人工智能辅助，因为我对这门语言不太熟悉。然而，README 文件显然完全是由人工智能生成的，因为人工智能可以生成非常漂亮的 Markdown 文件。我核对过它们，以确保其准确无误。
作者同时表示每天会更新一个新的 PoC，且只发严重的。
已经公布的漏洞POC如下：
他的readme最后一句话是Cybercrime is cringe. （网络犯罪真的挺low的）
不过截止发文，作者及项目主页已经显示404。项目地址：https://github.com/bikini/exploitarium