这项研究首次在真实企业环境中全面评估了AI代理与人类网络安全专家的渗透测试表现。研究包括10名专家和6个现有AI代理,以及新框架ARTEMIS,在拥有8000主机的大型大学网络上测试。ARTEMIS作为多代理框架,具有动态提示生成、子代理和自动漏洞分类功能。结果显示,ARTEMIS排名第二,发现9个有效漏洞,有效提交率82%,击败9名人类专家。现有框架表现较差,但ARTEMIS质量媲美最强人类。AI代理在系统枚举、并行利用和成本(每小时18美元 vs 60美元)上有优势,但误报率高,GUI任务处理困难。
原文链接:Hacker News





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最新评论
开源的AI对话监控面板很实用,正好团队在找这类工具。准备试用一下。
折叠屏市场确实在升温,不过售罄也可能是备货策略。期待看到实际销量数据。
从磁盘I/O角度解释B树的设计动机,这个切入点很好。终于理解为什么数据库不用二叉树了。
IT术语转换确实是个痛点,之前用搜狗总是把技术词汇转成奇怪的词。智谱这个方向值得期待。
这个工具结合LLM和搜索API的思路很有意思,正好解决了我在做知识管理时遇到的问题。请问有没有部署文档?
这个漏洞确实严重,我们团队上周刚遇到类似问题。建议补充一下如何检测现有项目是否受影响的方法。
从简单规则涌现复杂性这个思路很有意思,让我想起元胞自动机。不过数字物理学在学术界争议还挺大的。
我也遇到了指令跟随变差的问题,特别是多轮对话时容易跑偏。不知道是模型退化还是负载优化导致的。