1968年12月,阿波罗8号的三名宇航员首次抵达月球轨道,他们成为人类历史上第一批亲眼目睹“地出”奇观的人。1972年12月,阿波罗17号的尤金·塞尔南在月球表面留下最后脚印,他说:“我们来了,我们走了,我们还会回来。”
这一等,就是52年。
如今,阿尔忒弥斯二号的四名宇航员刚刚创造了一项新纪录:他们飞抵距月球约4000英里处,到达距离地球252,756英里(406,771公里)的深空,成为有史以来离地球最远的人类。这个纪录此前由阿波罗13号的弗雷德·海斯及其队友保持——他们在1970年那场惊心动魄的“成功失败”任务中,绕月飞行时达到了约24.8万英里的距离。
但海斯对此毫无遗憾。这位91岁的老宇航员说:“纪录就是用来打破的。我很乐意看到新一代探索者走得更远。”
### 一、从24人到4人:正在凋零的登月者名单
1968年至1972年间,共有24名宇航员造访月球,其中12人曾踏上月球表面。如今,仍在世的只有5位,他们均已年过九旬。尼尔·阿姆斯特朗2012年去世,尤金·塞尔南2017年离世,阿波罗11号的迈克尔·柯林斯2021年告别。
这五位老人,是活着的传奇,也是即将消失的记忆。他们曾站在另一个世界,脚踩灰色的月尘,仰望头顶的蓝色地球。他们的故事,正在从第一手经历逐渐变为历史课本上的文字。
阿尔忒弥斯二号的宇航员们——里德·怀斯曼、维克托·格洛弗、克里斯蒂娜·科赫和杰里米·汉森——年龄均在四五十岁。他们飞抵的距离比任何阿波罗任务都远,但并未登陆月球。他们是在为后续的阿尔忒弥斯三号任务探路,后者计划在2025年左右将宇航员送上月球南极。
这是一个微妙的时间节点:老一辈的登月者正在老去,新一代的探月者刚刚起航。
### 二、为什么飞得更远,反而更安全?
一个反直觉的事实:阿尔忒弥斯二号比阿波罗任务飞得离月球更远,但这恰恰是为了安全。
阿波罗任务的登月舱会下降到距月面仅15公里左右的轨道,然后着陆。而阿尔忒弥斯二号是无人驾驶的猎户座飞船的首次载人测试,它需要在更高的轨道上验证生命支持系统、导航能力和重返大气层的热防护性能。
252,756英里这个数字,不仅是一个纪录,更是一个里程碑——它证明猎户座飞船能够将人类安全送往深空,并带回来。这是50年来人类深空载人飞行的首次实质性进展。
### 三、月球探索的“代际传承”
弗雷德·海斯的豁达,代表了一种独特的航天精神。阿波罗13号本应是第三次登月任务,却因服务舱氧气罐爆炸而成为一场生死考验。海斯和队友洛夫尔、斯威格特在冰冷的飞船中熬过四天,依靠登月舱的有限资源返回地球。他们没有登月,却创造了另一个纪录:离地球最远的人类。
如今,海斯说:“我很乐意将这一纪录传承下去。”这句话背后,是半个世纪的等待。
值得注意的是,阿尔忒弥斯二号的四名宇航员中,有首位女性(克里斯蒂娜·科赫)和首位非裔美国人(维克托·格洛弗)进入月球轨道。这不仅是技术上的突破,更是人类文明包容性的体现。1968年的阿波罗8号机组全是白人男性,而2024年的阿尔忒弥斯二号机组,代表了一个更广阔的世界。
### 四、我们为什么还要去月球?
一个经常被问到的问题:既然50年前就去过,为什么现在还要去?
答案有三层。
第一层:科学。阿波罗任务带回的382公斤月岩,至今仍在揭示月球起源和太阳系演化。而月球南极的永久阴影区,被认为蕴藏着大量水冰,这是未来深空探索的关键资源。
第二层:技术。阿尔忒弥斯计划正在测试的深空生命支持、辐射防护、在轨燃料加注等技术,是未来登陆火星的必经之路。月球是天然的“试验场”。
第三层:文明。一个停滞不前的文明是危险的。探索未知,是人类区别于其他物种的核心动力。当五位九旬老人逐渐离去,我们不能让“人类曾踏上月球”这件事,仅仅成为博物馆里的展品。
阿尔忒弥斯二号的四名宇航员,正在接过这根接力棒。他们飞得更远,但更重要的是——他们正在为让更多人走得更远铺路。
### 五、纪录的意义
252,756英里,406,771公里。这个数字很快会被打破。阿尔忒弥斯三号的宇航员将真正踏上月面,而未来的火星任务将把这个纪录提升到数千万公里。
但纪录的真正意义不在于数字本身,而在于它标志着人类探索的连续性。从弗雷德·海斯到克里斯蒂娜·科赫,从阿波罗到阿尔忒弥斯,从冷战竞赛到国际合作——这条轨迹,是文明进步的缩影。
当海斯说“我很乐意将这一纪录传承下去”时,他说的不仅是距离,更是一种精神:探索的火种,从未熄灭。
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**如果你也相信人类应该走向更远的深空,点个“在看”,让更多人知道——月球不是终点,而是起点。**
**留言区说说:你认为人类什么时候能重返月球?或者,你觉得我们该先去月球,还是直接去火星?**
CVSS 9.9分!GitLab AI网关爆出致命漏洞,你的代码仓库可能正在”裸奔”
一个评分高达9.9的漏洞,足以让全球运维和安全团队彻夜难眠。这一次,轮到了GitLab。
2026年,当AI能力已经成为DevOps工具链的标配,GitLab的AI网关却被曝出CVE-2026-90970这一严重缺陷。CVSS评分9.9,距离满分仅差0.1——在安全领域,这意味着”接近理论极限的严重性”。攻击者无需复杂条件,即可通过AI网关这一看似”智能”的入口,撬开整个代码仓库的大门。
问题的本质,远比一个补丁复杂得多。
**AI网关:DevOps的”新边疆”,也是”新软肋”**
GitLab AI网关是什么?简而言之,它是GitLab将大模型能力嵌入研发流程的”神经中枢”。代码补全、智能审查、自动生成提交信息、漏洞建议修复——这些让开发者拍手叫好的功能,都依赖AI网关在后台调度模型、处理请求、返回结果。
但问题恰恰出在这里。为了完成”智能”任务,AI网关必须拥有极高的权限:读取代码内容、访问项目元数据、调用内部API、甚至代表用户执行操作。它就像一把万能钥匙,被挂在了GitLab这栋大楼最显眼的门把手上。
CVE-2026-90970的致命之处在于:攻击者可以通过精心构造的请求,绕过AI网关的权限校验机制,直接以高权限身份读取私有仓库代码、窃取CI/CD密钥、甚至注入恶意代码到流水线中。CVSS 9.9的评分,意味着利用门槛极低、影响范围极广、后果极其严重。
**为什么AI组件的漏洞总是”特别致命”?**
这不是GitLab第一次因AI组件登上安全头条,也不会是最后一次。从2024年到2026年,全球主流DevOps平台——GitHub、GitLab、Jenkins、Azure DevOps——无一例外地在AI集成模块上栽过跟头。
根本原因有三。
第一,AI组件的”权限膨胀”是结构性的。传统API网关的权限边界清晰,一个查询接口只能查数据,一个写入接口只能写数据。但AI网关不同:它需要”理解”上下文,就必须访问上下文;它需要”生成”建议,就必须拥有建议所涉及的资源权限。这种”为了智能而让渡权限”的设计范式,天然埋下了越权隐患。
第二,AI组件的输入面极其宽广。自然语言、代码片段、文件路径、模型参数——任何一个输入点都可能成为注入攻击的入口。攻击者不需要找到传统的SQL注入或缓冲区溢出,只需要在提示词中嵌入恶意指令,就可能让AI网关”心甘情愿”地交出敏感数据。
第三,安全测试跟不上AI迭代的速度。传统安全工具擅长扫描已知模式的漏洞,但AI网关的行为逻辑是概率性的、上下文相关的。同一个请求,在不同项目、不同模型版本、不同上下文下,可能产生完全不同的结果。这让自动化安全测试几乎束手无策。
**从CVE-2026-90970看DevOps安全的范式转移**
这个漏洞的真正价值,不在于它本身有多严重,而在于它揭示了一个不可逆转的趋势:DevOps平台的安全边界,正在从”代码”转移到”AI”。
过去,我们保护代码仓库,核心是管好Git协议、SSH密钥、访问令牌。后来,我们保护CI/CD,核心是管好流水线权限、环境变量、制品仓库。现在,我们保护AI网关,核心是什么?是提示词过滤?是模型输出审查?是权限最小化?还是行为审计?
答案可能是:以上全部,但远远不够。
真正需要的,是一种”零信任AI”的架构思维。具体而言:
其一,AI网关必须运行在独立的、隔离的权限域中。它不应该直接持有用户的长期凭证,而应该通过短期令牌、动态授权的方式,在每次请求时重新校验权限。
其二,所有AI网关的输入输出必须经过严格的内容安全策略。不是简单的关键词过滤,而是基于语义的意图识别——判断这个请求是否在试图诱导AI执行越权操作。
其三,AI网关的行为必须可审计、可回滚。每一次代码读取、每一次API调用、每一次模型推理,都要留下不可篡改的日志。一旦发现异常,能够快速定位、快速阻断、快速恢复。
其四,也是最根本的:不要把AI网关当作”更聪明的API”,而要把它当作”拥有超级权限的新用户”。对待新用户,我们从来不会一上来就给root权限。
**修复之外:每个团队都应该问自己的三个问题**
GitLab已经发布了补丁,升级到最新版本即可修复CVE-2026-90970。但补丁只能解决这一个漏洞,解决不了系统性的风险。
每一个使用AI增强型DevOps平台的团队,都应该立即问自己三个问题:
第一,我们的AI网关拥有哪些权限?这些权限是否经过了严格的必要性审查?是否存在”为了省事”而授予的过度权限?
第二,如果AI网关被攻破,攻击者能接触到什么?是只有公开代码,还是包括私有仓库、生产密钥、客户数据?最坏情况下的影响范围有多大?
第三,我们有没有能力检测和响应AI网关的异常行为?当AI网关在凌晨三点突然大量读取私有仓库时,有没有告警?有没有阻断?有没有溯源?
这三个问题,比任何补丁都更重要。
**结语:AI越智能,安全越不能”偷懒”**
CVE-2026-90970是一个警钟,但它不是第一个,也不会是最后一个。当我们将越来越多的权限交给AI,我们就必须用更严苛的标准去审视AI的每一个接口、每一次调用、每一行代码。
安全从来不是AI的对立面,而是AI能够被信任的前提。一个CVSS 9.9的漏洞,足以让整个行业重新思考:我们到底应该给AI多少信任,以及,我们准备好为这份信任付出多少安全成本了吗?
你的团队,是否已经检查了GitLab AI网关的权限配置?欢迎在评论区分享你的安全实践或困惑。如果觉得这篇文章有价值,请点个”在看”,让更多运维和安全同行看到。





