我们的论文《Fuzzilicon: A Post-Silicon Microcode-Guided x86 CPU Fuzzer》获得NDSS Symposium 2026杰出论文奖（Distinguished Paper Award），NDSS是网络与系统安全领域的顶级会议之一。这项研究由Sentinel Intelligence联合创始人Lichao Wu，与达姆施塔特工业大学的Johannes Lenzen、Mohamadreza Rostami、Ahmad-Reza Sadeghi共同完成。
Fuzzilicon做了什么
模糊测试（fuzzing）通过向系统输入大量自动生成的数据，观察是否出现异常行为。对CPU而言，这通常意味着在仿真环境中对芯片设计进行模糊测试，这需要拿到芯片的源设计，而且可能遗漏真实硅片上才会出现的问题。Fuzzilicon是首个面向真实x86 CPU的硅后模糊测试框架。它通过逆向获得的Intel微码更新接口对微码进行插桩，在处理器运行时从内部获取反馈。
- 直接作用于已制造的芯片，无需芯片设计文件，也无需厂商支持。
- 在Intel Goldmont微架构上发现了五个问题，其中包括两个此前未知的微码级推测执行漏洞。
- 自动重新发现了µSpectre类漏洞，而此前这类漏洞是靠人工分析找到的。
- 覆盖率采集开销比基线方法最多降低31倍。
重新发现µSpectre这一点最值得关注。一类过去需要专家人工分析才能找到的漏洞，如今可以通过自动化、覆盖率引导的搜索被发现。
我们的看法
我们最依赖的系统，往往是我们无法看到内部的系统，无论是处理器还是商业AI模型。Fuzzilicon说明，即使没有厂商配合，也依然可以从外部进行严格的自动化测试。这与独立验证AI Agent背后的原则相同：系统是否安全，不应只靠信任。