AITOP
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标签：安全测试×
6月19日
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6月17日
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6月11日
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6月4日
16:04
16:04IT之家（博客/媒体）
精选
安全研究员Kasra Rahjerdi搭建了一个故意留有漏洞的图书评论APK，测试多款AI大语言模型的安全推理能力。模型需解包APK并识别暴露的Firebase凭据以绕过API访问数据库。每个模型预算10美元，限时2小时，总花费1500美元。结果显示，GPT-5.5在10次运行中成功7次，每次成功成本9.46美元；DeepSeek V4 Pro成功3次，但每次成功成本仅0.62美元，约为GPT-5.5的十五分之一。Gemini多次在任务早期拒绝继续，而Claude Sonnet 4.6和Opus 4.8各成功2次。该测试揭示了不同模型在安全漏洞利用任务中的性能与成本差异，对批量运行安全工具的团队具有现实意义。
AI模型安全测试GPT-5.5DeepSeek V4 Pro漏洞利用成本对比
推荐理由：安全团队和AI开发者可以直观看到不同模型在真实漏洞利用任务中的性价比——GPT-5.5最可靠但贵，DeepSeek V4 Pro成本极低但成功率有限，做自动化安全测试的团队值得参考这个对比。
原文
6月1日
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5月29日
08:02
AITOP5月29日 08:02
Opus 4.8发布：编程助手的“静默时刻”，是解放开发者，还是新门槛？🔥Anthropic 把 AI 编程的“确认键”彻底删掉了！Claude Code 搭载全新 Opus 4.8 模型，长时间任务不跑偏、不废话、不中断，像一个资深工程师一样默默干活，从功能开发到漏洞清扫全包圆，你在旁边喝茶等结果就行。过去 AI 写代码三步一问“这样可以吗”，现在它直接交完整交付物……自主编程的最后一层窗户纸，被捅破了。做自动化开发和代码审查的团队，这个模型建议直接上手，效率差距肉眼可见……Opus 4.8发布：编程助手的“静默时刻”，是解放开发者，还是新门槛？
5月13日
19:12
19:12arXiv: DeepSeek@Ali Karakoc, H. Birkan Yilmaz
精选
该论文提出两种基于大语言模型（LLM）的对抗性SQL注入生成系统：RADAGAS（检索增强生成）和RefleXQLi（反思链式推理），用于自动化测试Web应用防火墙（WAF）的防御能力。研究使用GPT-4o、Claude 3.7 Sonnet和DeepSeek R1，在10种WAF（包括规则型、AI/ML型和商业型）上进行了240次实验，生成了24万个payload并执行了220万次测试。结果显示，RADAGAS-GPT4o以22.73%的绕过率领先基线模型，对AI/ML型WAF（如WAF-Brain和CNN-WAF）的绕过率高达92.49%和80.48%，但对规则型WAF（如ModSecurity和Coraza）的绕过率仅0-5.70%。研究还发现，多样性较低的payload更容易绕过，但若初始payload失败则效果不佳。这项工作为安全测试中LLM的应用提供了全面视角。
论文SQL注入LLM对抗性攻击WAF绕过安全测试
推荐理由：安全工程师和渗透测试人员可以借鉴RADAGAS和RefleXQLi的思路，自动化生成对抗性SQL注入payload来评估自家WAF的盲区，尤其是AI/ML型WAF的脆弱点值得重点关注。
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