Build your own vulnerability harness
11 hours ago
- #Model-Agnostic Architecture
- #AI Security
- #Vulnerability Research
- Project Glasswing探索使用前沿AI模型进行企业代码安全，强调采用模型无关架构以降低对单一模型的依赖。
- 该系统采用两阶段漏洞研究工作流：漏洞发现框架（VDH）负责发现漏洞，漏洞验证系统（VVS）负责分类确认，并使用不同模型交叉核对发现结果。
- VDH的关键阶段包括：侦查、搜寻、验证、缺口填补、去重、追踪和反馈，通过严格的上下文控制与持久化机制来防止幻觉与数据丢失。
- 该体系强调对抗性验证，要求每个发现都需提供概念验证测试与补丁，并通过确定性代码验证路径以预防误报。
- 全舰队扫描支持跨仓库依赖追踪，能发现系统性缺陷，并通过去重代理管理重复发现，同时配备愿望单机制处理代理资源请求。
- 指标侧重于将原始候选漏洞筛选为可执行的发现，在20,799个原始候选中获得约12,057个高可信度发现，自动化修补节省了大量工程时间。
- 该架构将安全逻辑与模型供应商解耦，通过独立分类与人工介入的代码变更保障机制确保系统稳健性。