北京
谷歌产品安全团队做了一个内部AI智能体，名字叫PageBreak。它已经在自家应用里找出了500多个漏洞，而且谷歌称误报率接近于零。
漏洞挖掘这件事，过去主要靠人。安全工程师盯着代码和运行环境，一条一条试，效率受限于人力和经验。PageBreak想做的，是把这套流程自主化。
AI只提假设，验证交给非AI
PageBreak的核心设计是分工。AI负责生成潜在的漏洞假设，但它不负责下结论。真正判断漏洞是否成立的，是一个独立的、非AI编写的验证器。
这个验证器会在真实运行环境里执行Payload测试。AI的输出是概率性的，验证器的输出是确定性的，用后者去校验前者，AI幻觉带来的误报就被挡在了流程之外。
用一句话概括这套逻辑：AI只管提假设，证不证得住，由非AI写的验证器拿真实Payload去运行环境里实测。
500多个漏洞意味着什么
谷歌内部应用里识别出的这500多个漏洞，是这套系统落地能力的直接证据。它说明AI在复杂软件安全审计中不只是概念演示，而是能跑出实际结果的工具。
安全领域对AI一直有个顾虑：模型容易“编”出并不存在的漏洞，人工复核成本高，反而拖慢流程。PageBreak用分层验证绕开了这个问题——把AI放在假设生成的位置，把判定权交给确定性代码。
这套架构的价值不在于AI有多强，而在于它被放在了合适的位置上。AI负责发散，验证器负责收敛，两者各司其职。
对做安全工具的人来说，这个思路值得留意：与其让AI端到端包办，不如想清楚哪一步该由概率模型做，哪一步必须交给确定性程序。
特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
