提出并评测RedHerring漏洞诱饵方法
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提出并评测RedHerring漏洞诱饵方法
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报道摘要
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。
摘自 arXiv · cs.AI
最新进展10月7日 23:32
RedHerring通过安全诱饵降低自主智能体发现的真实漏洞报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月7日
- arXiv · cs.AIRedHerring通过安全诱饵降低自主智能体发现的真实漏洞
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。
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