The vulnerability was live for only five days before an automated agent discovered and validated it
EP.99 故事线B: 漏洞存活了 5 天就被自动化 agent 发现——这个速度远超人工漏洞赏金计划。AI 攻防时间尺度的压缩,正是 EP.99「分级授权成为默认」这条叙事的底层驱动力之一:防御侧也必须用 AI。
The vulnerability was live for only five days before an automated agent discovered and validated it
EP.99 故事线B: 漏洞存活了 5 天就被自动化 agent 发现——这个速度远超人工漏洞赏金计划。AI 攻防时间尺度的压缩,正是 EP.99「分级授权成为默认」这条叙事的底层驱动力之一:防御侧也必须用 AI。
Algorithms like DRQ could even help automate the red-teaming of systems before they are deployed in the real world
这一句是全文最有商业价值的主张,但也是论证最薄弱的一跳。从「 Core War 里的自动对抗演化」到「现实系统的自动红队测试」,中间需要跨越:真实漏洞空间的结构性差异、目标系统的可执行语义、法律合规约束。Mythos 报告已经展示了 LLM 在真实 CVE 上的能力,DRQ 的贡献更多在框架层(如何用对抗演化系统性探索攻击空间),而非直接的漏洞发现工具。