AWS推出安全服务Continuum，可发现并验证代码漏洞，并以补丁或拉取请求形式提供修复。该服务结合代码库与AWS环境构建上下文图，评估漏洞可利用性及业务影响，在沙盒中验证并生成攻击路径，修复需人工批准后合并。目前已在美国东部和西部区域推出。

Google 对每次代码提交进行 AI 安全扫描，用程序分析验证漏洞路径，夜间复查跨提交问题，修复补丁交人工评审。核心是“发现、证明、复核、修复”证据链，由模型提出假设、分析验证真伪，避免仅依赖模型自信。团队可先选高风险目录试点，记录误报与评审耗时，再决定是否阻断合并。

本文介绍ysoserial工具中的URLDNS gadget，用于验证Java反序列化漏洞。它利用Java内置类构造，无需第三方库，通过DNS解析请求判断目标是否存在漏洞。文章详细分析了漏洞原理、复现步骤和代码逻辑，并解释了如何通过重写URLStreamHandler避免重复DNS请求。

A.S.E（AI代码生成安全评估）2.0版本正式发布，进行了系统升级，扩展了数据集，支持多种编程语言和工具，提升了评测效率。新机制结合动态与静态分析，提高了漏洞验证速度，帮助开发者更准确评估AI生成代码的安全性。项目期待更多开发者和研究者参与，共同推动AI生成代码安全生态的发展。

本文是一份免责声明，旨在提高网络安全意识和技术水平。禁止非法攻击和侵犯他人权利，未经授权的测试属于非法行为。CVES实验室不承担使用漏洞验证导致的任何损失责任。提供了多个漏洞的POC合集。