Sherlock ha lanciato pubblicamente il Sherlock Audit Engine, rivelando una piattaforma di auditing della sicurezza che l'azienda aveva in gran parte tenuto nascosta mentre testava il modello con i team di protocollo.
Audit Engine opera un livello sopra i singoli auditor AI, coordinando diversi approcci alla scoperta di vulnerabilità all'interno della stessa revisione.
I LLM di Frontier, auditor AI progettati per scopi specifici e ricercatori di sicurezza abilitati all'AI lavorano contro lo stesso codice sorgente e contesto. Sherlock gestisce l'orchestrazione durante l'impegno, con risultati giudicati, convalidati e deduplicati prima di essere consolidati in un unico risultato finale di audit.
Quel modello getta anche nuova luce su uno degli impegni più insoliti di Sherlock quest'anno.
Polygon è stata una prima occhiata all'Audit Engine?
A giugno, Sherlock ha sottoposto il Heimdall V2 di Polygon a una revisione che coinvolgeva un ampio campo di sistemi di auditing AI e ricercatori di sicurezza.
Heimdall V2 è il client di consenso al centro di Polygon PoS, rendendolo un codice sorgente significativo per un'implementazione precoce del modello.
Con Audit Engine ora pubblico, l'impegno sembra aver servito come campo di prova per la piattaforma che Sherlock sta portando sul mercato.
I sistemi di auditing AI automatizzati sono emersi tra i migliori performer per copertura complessiva, mentre diversi sistemi e ricercatori hanno messo in evidenza diverse porzioni dell'insieme complessivo dei problemi. Il risultato ha rafforzato un'idea centrale dietro Audit Engine: nessun singolo approccio ha catturato l'intera immagine della sicurezza.
La piattaforma misura direttamente queste differenze. I team possono vedere quali sistemi hanno fornito una copertura ampia, quali hanno mantenuto alta precisione e dove approcci diversi hanno contribuito a un segnale di sicurezza complementare.
Questo diventa sempre più rilevante man mano che la tecnologia sottostante cambia.
A luglio, Google DeepMind ha introdotto Gemini 3.5 Flash Cyber, un modello specifico per la cybersecurity progettato per trovare, convalidare e correggere rapidamente le vulnerabilità, un'altra indicazione di quanto velocemente si stiano sviluppando le capacità di sicurezza AI specializzate.
Per i team di sicurezza, la migliore combinazione disponibile è quindi un obiettivo in movimento.
Audit Engine è progettato per incorporare nuovi modelli, metodologie di auditor e ricercatori man mano che emergono, fornendo nel contempo ai protocolli un ambiente coerente per misurare ciò che effettivamente funziona bene rispetto al loro codice.
Fonte: BeInCrypto
