AI Agents for Offsec with Zero False Positives
Brendan Dolan-Gavitt提出“AI代理+确定性验证”方案，解决传统LLM在漏洞挖掘中的高误报难题。通过“证据-验证”双阶段流程：LLM先定位可疑点，再用非AI脚本（flag回显、时延差异、缓存投毒等）进行可复现验证，在Docker Hub 2500万镜像扫描中捕获174个漏洞、22个CVE，误报率趋近零，并开源自动化工具链。 2025-8-17 05:22:39 Author: vipread.com(查看原文) 阅读量:20 收藏

  • 简介

    本文是Black Hat USA 2025议题《AI Agents for Offsec with Zero False Positives》的讲稿，作者Brendan Dolan-Gavitt提出“AI代理+确定性验证”方案，解决传统LLM在漏洞挖掘中的高误报难题。通过“证据-验证”双阶段流程：LLM先定位可疑点，再用非AI脚本（flag回显、时延差异、缓存投毒等）进行可复现验证，已在Docker Hub 2500万镜像扫描中捕获174个漏洞、22个CVE，误报率趋近零。文中给出Redmine权限绕过、Druid SSRF、MapProxy文件读取等实战案例，并开源自动化工具链，为大规模安全测试提供新范式。

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  • 2021-01-25 04:49:42.191788

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