Google Mandiant AVDH Найти 100 открытых две недели

Два дня. Критическая уязвимость проверяется на лице. Отсканированный материал представлял собой склады корпоративного кода, в которые играли злоумышленники. Google Intelligence Threat Group поделилась архитектурой автомобиля AVDH, который использовался в течение десяти месяцев в Мандианте 18 августа 2026 года. Как работает транспортное средство, какие номера CVE производят и что это означает на стороне защиты.

Что такое AVDH и что он делает?

С точки зрения AVDH, Agentic Vulnerability Discovery Harness является внутренним инструментом, который консультанты Mandiant используют в обзорах исходного кода. Кодовая база состоит из опытных агентов искусственного интеллекта, которые связаны друг с другом, чтобы сканировать и удалять эксплуатируемые открытые и атакующие пути.

Архитектура автомобиля Google Cloud Threat Intelligence блог Впервые открыт для публики. Под статьей Алекс Целевич и Михаил Матури подпись. Согласно Google, архитектура использовалась для руководства защитниками, которые хотят создавать подобные подходы в своей среде.

инфраструктура Google Agent Development Kit На борту. Агенты не случайны, они даже секвенированы, как в модели водопада: каждый этап не может начать следующий без завершения. Эта структура предпочтительнее, чтобы ограничить непредсказуемое поведение больших языковых моделей. Вместо того чтобы сказать "открытая находка на этом складе" одной модели, многофакторные системы Каждому агенту дается узкая и определенная задача с логикой.

Используйте не только зоны. Схема AVDH в проактивных обзорах кода, тестах на утечку, операциях с красными инструментами и работе с вмешательством в инциденты.

Как вывести 100 булгу за два дня?

Наиболее примечательный выход автомобиля был сделан во время инцидента. При изучении складов корпоративного кода, в которые играли салдурганы, упряжка взяла на себя критическую роль за два дня. С выражением Google та же работа была выполнена вручную, пол длится дольше.

Масштаб за десять месяцев использования больше вырос. Машина работала в средах с десятками миллионов строк кода, тысячами строк анализа и тысячами находок. Об этом сообщает издание Help Net Security. В случае, если 12 из этих результатов получили номер CVE, дюжина также находится в процессе раскрытия.

Среди присвоенных номеров выделяются две уязвимости Drupal. Один дом CVE-2026-13242 в аддитивном модуле выпускаДругой дом CVE-2026-55803 в базовом выпуске опубликовано. Широко используемые веб-плагины и проекты с открытым исходным кодом считаются одними из самых эффективных областей автомобиля.

Отмечается, что он работает в целевых операциях. Дефицит удаленного запуска кода, который делает возможным первый доступ, когда веб-приложение клиента передается из исходного кода, найденного за короткое время.

Какие этапы проходит агентская цепь?

Линия начинает удалять модель угрозы. Агент под названием Explorer определяет, как работает кодовая база: Это программное поле веб-приложения, рабочий стол, что документация содержалась, какие папки, как модульные тесты должны быть исключены из сканирования. Затем активируются агенты Specialist Explorer и разделяются на такие области, как аутентификация, авторизация, маршрутизация. Выходы объединяются в агенте синтеза модели угрозы и трансформируются в единую модель угрозы.

Здесь человек вступает в действие. Модель угрозы представлена как текстовому, так и визуальному консультанту и не вызывает строк без согласования. Цель состоит в том, чтобы предотвратить работу оставшихся этапов на неисправной почве.

После утверждения каждый файл в контексте агентов Discovery работает параллельно. На этом этапе используется облегченная модель Gemini Flash Lite, поскольку для масштаба работы требуется: маршруты HTTP, слушатели межпроцессной связи и аналогичные точки ввода удаляются из пользовательских входов, достигающих этих точек.

Каждая выбранная точка входа предоставляется агенту по обогащению. Очистители, контроль разрешений и условия маршрутизации в корпоративных приложениях распределены по разным местам кода. Агент обогащения дополняет их и контекст, а затем решает, является ли он агентом контроля доступа или агентом анализа потока данных.

Гипотеза производства этих двух агентов. Агент контроля доступа действительно защищен от точки входа и ищет дефекты, такие как отсутствующая авторизация, обновление авторизации, подделка запроса с сайта на сайт. Агент анализа потока данных следует за тем, как пользовательский ввод контролирует все приложение. Очевидно, что вход достигает опасной точки: SQL-инъекция, работа скриптов между сайтами, инъекция скриптов, навигация по каталогам.

Почему человеческая проверка?

Проблема, которую автоматические сканеры кода несут в течение длительного времени, - это шум: результаты, которые разумно видны на бумаге, но не стоят под контролем. AVDH пытается решить эту проблему двумя слоями.

На первом слое машинной стороны. Каждая полученная гипотеза отправляется к нескольким валидационным агентам, которые структурированы с высокой температурой. Высокая температура позволяет модели попробовать более широкий спектр возможностей, то есть агенты обсуждают результаты друг друга. Затем один агент по валидации прочитает и примет решение по основаниям. Один из трех результатов: подтвержденная находка отвергается гипотезой, так как она не соответствует распаду гипотезы или модели угрозы.

Второй слой с человеческой стороны. Исправленные результаты исключаются и передаются консультанту Mandiant после получения степени риска. Консультант восстанавливает эксплуатацию, концепция запускает код доказательства, а обзор отключает путь атаки нескольких компенсированных элементов управления. Этот тест выпускается непосредственно на невидимое открытие. Google рекомендует провести ручную проверку находок защитникам, которые установят аналогичную линию.

Существует отдельное решение для неправильных негативов. Накопление консультантов преобразуется в наборы правил, которые делятся на языковые, фреймовые и открытые категории типов, так что область программного обеспечения будет наверху, и непосредственно вводится. Безопасность искусственного интеллекта Реакция на часто обсуждаемую со стороны проблему надежности модели устанавливается здесь на архитектурном уровне.

Различия между AVDH, CodeMender и MDASH

Линии агентов больше не пытаются работать в одной компании. Что касается Google, глубокого анализа точечного импульса AVDH, CodeMender постоянно сканирует и патчивает слой. Использование двух вместе описывается как двухслойная защита и готовые к установке компании. Google защита от угроз Дисплейная платформа.

Фасад Microsoft имеет аналогичную архитектуру. Microsoft появился в блоге о безопасности Система, называемая MDASH-кодом, работает на нескольких моделях более специализированных агентов. Сеть Windows и стек аутентификации были открыты 16 раз. Дёрду был в критическом классе удаленного запуска кода. облачная вспышка Архитектура собственной уязвимости упряжка Home Публикуя одно и то же направление: модель продукта не является линией.

Где находится защита от искусственного интеллекта Салдургана?

Google резюмирует озабоченность стороны защиты кадра, выбранной для статьи. Когда исходный код просачивается, защитники движутся на скорости машины по тому же коду, когда они бегут, чтобы найти и исправить открытый код. Обе стороны гонки также быстро делаются вручную, обзора кода недостаточно.

Конкретное состояние угрозы стало видно. Вредные модели ИИ дома Во время обсуждения фильтры записывают многозадачные кадры атаки из удаленных моделей. На стороне защиты существует другой риск: Появление автономных агентов из изолированной испытательной среды Как показали случаи, системы, созданные для обеспечения безопасности, являются единственной поверхностью атаки.

Часть будет читаться для команд безопасности в Турции на архитектурной стороне. Структура, разделяемая Google, не является готовым продуктом, рецептом установки. Вместо подключения модели непосредственно к кодовой базе устанавливается линия из четырех частей: модель угрозы, узкоспециализированные агенты, противоречивая проверка и обязательные человеческие ворота. Такой же подход повторяется и в учреждении. Автономная модель кодирования События на стороне также облегчают проверку безопасности, чтобы выйти из жизненного цикла программного обеспечения.

Часто задаваемые вопросы

Что такое AVDH и кто его использует? AVDH - это многофакторная линия обнаружения уязвимостей, которую команда Mandiant использует в обзорах кода ресурсов на Google. Машина находится на десяти месяцах во внутреннем использовании и проактивных обзорах, тестах на утечку, операциях красной команды с инцидентными вмешательствами. Архитектура была открыта 18 августа 2026 года, но сам автомобиль не распространяется как загружаемый продукт.

Сколько уязвимостей обнаружено? Наиболее конкретный из объясненных результатов критично ясен, что более верифицировано, поэтому он расположен за два дня на украденных складах корпоративного кода. Более десятка миллионов строк кодов были отсканированы в общей сложности за десять месяцев, и были сделаны тысячи находок. Номер CVE был назначен от этих результатов до 12, продвигаясь вперед в процессе выявления до десятка.

Как гарантировать точность результатов? Проверка работает два этапа. Несколько агентов, которые структурированы с высокой температурой, являются гипотезой отдельной, и она решает, следует ли оценивать и оценивать синтезатор. Затем консультант Mandiant восстанавливает эксплуатацию и запускает концептуальный код доказательства; тест устраняется.

В чем разница между AVDH и CodeMender? AVDH предназначен для глубокого анализа конкретного мастера, в то время как CodeMender постоянно просматривает и исправляет работу. Google определяет использование двух вместе в качестве двухслойной защиты: обзор точек для сложных цепей, бесшовная видимость во время жизненного цикла разработки.

Могут ли компании построить аналогичную линию? Для этой цели была опубликована архитектура Google. Требуется создание модели угрозы для установки, узкопрофильных агентов, противоречивого проверочного слоя и обязательного обзора человеком. Google AI Threat Defense представлен в качестве альтернативы для компаний, ищущих готовую платформу.

Фактический тест автомобиля будет точно определять, насколько быстро он будет использоваться при атаке. Команда Mandiant объявила, что живые виды линии будут разделены на сессии Саммита по киберзащите, которая пройдет в Вашингтоне 15-16 сентября 2026 года. Единственной мерой, описанной до этой даты, является лицо, которое приходит через два дня.