漏洞挖掘智能体

基于国产开源大模型的通用深度漏洞挖掘智能体

兼顾漏洞分析广度与深度,可适配源码和二进制研究对象,无需用户具备前置能力,也不依赖大模型预先掌握目标领域的漏洞知识

漏洞挖掘智能体产品视觉

五步分析流程

从安全前提出发,深入挖掘真实漏洞

将漏洞归一化为安全前提被打破,按函数级粒度推进分析,兼顾覆盖广度与推理深度

  1. 01

    安全相关动作

    找到可能影响安全边界的危险动作

  2. 02

    建立安全前提

    明确危险动作成立所需的安全条件

  3. 03

    安全前提打破

    识别攻击者可控输入或不安全状态

  4. 04

    追踪真实路径

    追踪失配触发的真实可达路径

  5. 05

    建立安全后果

    形成可验证、可复核的漏洞影响结论

系统设计

不是扫描代码,而是驱动一套语义推理流程

01

语义推理驱动

将大模型作为流程语义推理引擎,而不是简单的漏洞扫描器

02

动态领域建模

在匹配分析节点后动态载入领域抽象模型,引导大模型专注当前领域边界

03

路径选择与剪枝

优先保留事实影响传递和外部影响关键事实的路径,提升分析效率

04

源码与二进制适配

用户输入研究目标即可开始分析,并支持源码与二进制类别的快速建模适配

让漏洞挖掘,从一次扫描变成持续分析

输入研究目标,智能体将围绕领域模型与安全前提自主推进分析,并输出可复核的漏洞报告

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