启明星辰

当前，人工智能技术显著提升代码级安全漏洞的批量发现效率，其中以Mythos为代表的大模型工具在漏洞挖掘中表现突出。然而，行业实践中“漏洞发现”与“可利用性验证”之间仍存在明显断层：大量可被挖掘的漏洞，难以在真实网络环境中安全可控地完成可利用性验证。这一困境主要源于：一是专业渗透测试人员培养周期长、成本高；二是现有测试工具功能分散，缺少覆盖完整攻击链路的工程化落地；三是通用大模型在安全测试中输出不稳