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Google Mantis:一款旨在减少误报的基于智能代理的漏洞扫描框架
📋总体概括
Google发布Mantis,一款基于智能代理(Agent)的自动化漏洞扫描框架,核心目标是降低传统扫描工具的高误报率。该框架利用大模型驱动的智能代理对扫描结果进行验证与筛选,自动判断漏洞真实可利用性,减少安全团队人工分诊负担。它反映出安全行业正从规则与模糊测试驱动的传统扫描,转向以AI代理辅助研判的新范式,对提升漏洞挖掘效率和信噪比具有示范意义。
⚡关键信息
- ▸Google推出Mantis漏洞扫描框架,主打用智能代理降低误报率
- ▸误报过多是传统扫描器最大痛点,安全团队大量时间耗在人工分诊上
- ▸框架以AI代理对扫描发现进行自动验证与研判,替代部分人工筛选
- ▸标志着漏洞扫描从规则驱动向AI代理辅助研判的范式转变
🔥犀利点评
误报是扫描器几十年没治好的老毛病,Google这次让大模型来当分诊护士,思路没错——问题在于AI研判漏洞可利用性本身也可能产生新误报和新漏报,错误还更难追责。真正的考验不是Demo漂亮,而是在Google内部海量真实资产上跑出来的信噪比数据。敢公开误报率对比,才算真功夫。
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