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Arm 开源安全漏洞发现框架 Metis:真阳性率提升 10 倍,误报降低 50%

Arm 日前宣布将其内部安全研究团队开发的 Metis 框架完全开源。这是一个基于检索增强生成(RAG)架构的 Agentic AI 安全漏洞发现框架,目前已在其内部超过 130 个软件项目中运行,并计划于 2026 年底前完成 Arm 全系的采用。 真阳性率提升10倍,误报降低50% Metis 最为引人注目的性能数据在于其漏洞发现的准确率:根据 Arm 官方发布的信息,Metis 的真阳性率(正确识别的漏洞)比主流静态分析工具高出最多 10 倍,同时误报率降低约 50%。这两个数字对于安全工具来说至关重要——高真阳性率意味着发现的是真正的漏洞而不是噪音,高阳性意味着...

阿里开源 Blade AI 自主韧性测试智能体

阿里宣布正式推出 Blade AI 自主韧性测试智能体,旨在让故障演练的成本低到可以成为日常。 根据介绍,Blade AI 是 ChaosBlade 生态的智能代理层。它不替代 ChaosBlade,而是接管“人 → ChaosBlade”之间的所有繁琐环节。 用户只需要用自然语言描述故障场景:“给 cms-demo 命名空间的 accounting 服务注入 CPU 压力 80%,持续 5 分钟”,Blade AI 自动完成剩下的一切:定位 Pod → 匹配技能 → 安全校验 → 目标健康预检 &rarr...

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