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币 界 网
2026-07-09 21:51:38
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幣界網消息,以太坊基金會近日發布了一篇技術文章,指出AI輔助安全研究面臨的最大挑戰是證明報告的漏洞是否真實,而非尋找潛在的錯誤。以太坊的協議安全團隊表示,最近的實驗顯示,協調的AI代理在以太坊依賴的系統中發現了真實的軟體缺陷,但大部分精力用於區分有效發現和誤報。團隊強調,AI代理應被視為生成假設的工具,而非決策者。為了減少不可靠的發現,基金會部署多個AI代理對同一軟體庫進行審查,每個代理處理不同的審查階段。該流程從偵察開始,逐步縮小攻擊面,最終確保每個報告都能在生產代碼中得到驗證。
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泡面配合约
· 8小時前
AI找bug容易,驗真假難,這很真實
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BugBountyBuddy
· 8小時前
偵察→縮小→驗證,這套流程聽起來像流水線品檢,期待實際效果
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霓虹桥下的猫
· 8小時前
基金會這波實驗數據要是開源就好了,想看看誤報率到底多高
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PaperHandsPro
· 8小時前
生成假設而非決策——這個定位清醒,現階段確實不能放手讓AI自己拍板
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蓝玻璃果冻
· 8小時前
最消耗精力的居然是篩誤報,人力瓶頸還是沒解決啊
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幣界網消息,以太坊基金會近日發布了一篇技術文章,指出AI輔助安全研究面臨的最大挑戰是證明報告的漏洞是否真實,而非尋找潛在的錯誤。以太坊的協議安全團隊表示,最近的實驗顯示,協調的AI代理在以太坊依賴的系統中發現了真實的軟體缺陷,但大部分精力用於區分有效發現和誤報。團隊強調,AI代理應被視為生成假設的工具,而非決策者。為了減少不可靠的發現,基金會部署多個AI代理對同一軟體庫進行審查,每個代理處理不同的審查階段。該流程從偵察開始,逐步縮小攻擊面,最終確保每個報告都能在生產代碼中得到驗證。