arXiv · cs.AI· Kaikai Zhang, Zihan Zhang, Yuchong Xie, Zesen Liu, Shuangjie Yao, Zhixiang Zhang, Dongdong She·· 1 天前
RedHerring通过安全诱饵降低自主智能体发现的真实漏洞
Cheap to Hypothesize, Costly to Verify: The Defense Surface of Agentic Vulnerability Discovery
arXiv:2609.35909v3阅读论文 PDF ↗
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作者：Kaikai Zhang, Zihan Zhang, Yuchong Xie, Zesen Liu, Shuangjie Yao, Zhixiang Zhang, Dongdong She
首次提交：2026-09-28 15:14
研究任务与主要进展
研究提出RedHerring，通过向自主LLM智能体投放可证明安全但具有吸引力的诱饵漏洞链，重定向其有限的漏洞验证资源。在33个OSS-Fuzz项目、70个评估实例和五种模型、相同预算下，RedHerring使真实漏洞发现量下降38.7%—60.4%；智能体还消耗30.6%—51.5%的完成token和估计32.5%—49.9%的运行时间验证诱饵。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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