搜索关键词 fuzzing
AI & Enterprise
Microsoft高管：AI已可自动发现并修复漏洞，多模型协同效果更佳
Microsoft Agentic Security副总裁Kim Tae-soo在首尔举行的Codegate 2026上表示，AI自动发现并修复安全漏洞已具备实际落地条件。相较单一模型，多模型、多Agent协同在漏洞发现方面表现更优。他还介绍了团队在DARPA AIxCC中的参赛经验，以及MDASH在Microsoft Windows内核模糊测试中的应用成果。
AI & Enterprise
RunSybil CEO：组合开源模型可逼近Anthropic的Mythos漏洞检测能力
AI安全初创公司RunSybil首席执行官Ari Herbert-Voss表示，借助“scaffolding”框架并行组合多款开源模型，可实现接近Anthropic的Mythos的漏洞检测能力，并弥补单一模型的识别盲区。不过，他同时指出，AI在漏洞检测中仍容易产生大量告警，最终仍需人工评估；GPU和数据中心成本带来的经济压力，也将促使安全团队加快采用AI工具。
Crypto
Aave Labs公布Aave V4安全路线图：涵盖正式验证、模糊测试和漏洞赏金
DeFi借贷协议Aave的开发方Aave Labs公布了Aave V4安全路线图，将其定位为“安全优先框架”，强调在智能合约设计初期即纳入安全机制。该方案涵盖正式验证、人工审计、不可变性测试、模糊测试和公开安全竞赛，并提出长期运行漏洞赏金计划、提升AI驱动的智能合约扫描能力等原则。