项目Glasswing测试了Anthropic的Mythos Preview模型，该模型在识别和组合多个漏洞方面表现出色，能够生成可利用的证明。尽管存在一些拒绝请求的不一致性，Mythos Preview在漏洞发现和验证上提升了安全研究的效率。通过构建专门的工作框架，团队实现了更高的覆盖率和更少的噪音，推动了漏洞管理的进步。

Gauntlet是一种智能体测试系统，通过模拟智能体对主智能体的工具调用进行对抗性测试。它利用短期和长期记忆，自动生成攻击向量，持续发现漏洞。与传统手动测试相比，Gauntlet提高了测试效率和创造性，能够更快识别智能体的弱点，确保智能体在真实环境中有效应对潜在攻击。

加州大学圣塔芭芭拉分校的研究者提出了AgentFlow框架，该框架利用类型化图DSL自动合成多智能体协作方案，成功在Google Chrome中发现了10个未知零日漏洞。通过反馈驱动的优化，该框架提升了漏洞发现的效率，证明了自动生成的协作方案能够发现传统方法遗漏的安全问题。

开源界对AI生成代码的态度存在明显分歧。Drew DeVault在博客中表示，AI代码污染了Vim，因此创建了Vim Classic，拒绝AI贡献。相比之下，Linux等项目接受AI辅助贡献，强调人类的责任。AI在漏洞发现中的潜力引发了对人类审查有效性的质疑，反映了开源社区在AI问题上的不同选择。

Aikido推出Infinite平台，实现软件的持续AI渗透测试，旨在提升软件的自我安全性。该平台自动发现漏洞、验证可利用性并生成补丁，改变了传统的安全测试模式。尽管完全自主安全尚需时日，Aikido的目标是提高软件交付的安全性和效率。

人工智能（AI）正在变革应用安全，通过提升漏洞发现、自动评估和半自主攻击面扫描等方式。本文探讨了生成性和预测性AI在应用安全中的应用，分析了AI驱动的应用防御的现状、局限性及未来方向。AI工具通过生成新数据和预测漏洞，增强了安全生命周期的各个环节。尽管AI功能强大，但仍需关注误报、模型偏见和新威胁等问题。

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