北京
7月29日消息，深信服公布其AI安全智能体Sangfor AI在AI安全评测CyberGym中的最新成绩。
据了解，在基于国产大模型GLM-5.2的固定模型配置下，Sangfor AI面对涵盖ARVO与OSS-Fuzz的1,507项漏洞挑战任务，成功完成1,301项，整体成功率达到86.3%，最终跻身全球前四、位列国内参评团队第一。
据了解，CyberGym是面向AI安全能力的国际权威评测体系，主要考察大模型及安全Agent在真实代码环境中的漏洞发现、漏洞复现和PoC验证能力。评测覆盖ARVO、OSS-Fuzz等主流开源软件漏洞场景，重点测试模型在复杂代码、多阶段推理和真实工业环境中的安全能力。此次评测中，Sangfor AI与OpenAI、Anthropic、Meta等国际厂商的模型和智能体同场竞技。
深信服方面介绍，为解决漏洞挖掘过程中长链路推理、多假设探索和持续验证等问题，Sangfor AI采用“智能体群体（Agent Swarm）协同作战”架构，并引入“证据管治”机制，通过有界探索、证据持久化、动态假设裁决和对抗式候选评审等方式，实现漏洞分析和验证流程的系统化管理。其中，在ARVO任务中的成功率达到87.2%，在OSS-Fuzz任务中的成功率达到77.7%。
深信服表示，相关技术已逐步应用于企业代码安全场景，推动传统静态应用安全测试（SAST）向具备自主推理和业务理解能力的安全Agent升级。相比传统规则匹配方式，新一代安全Agent不仅能够识别SQL注入、命令执行等常见漏洞，还可分析复杂业务逻辑，发现越权访问、认证绕过等传统工具难以覆盖的安全风险。
据介绍，相关能力已开始赋能深信服产品体系，可用于提升漏洞检出率、降低人工代码审计成本、减少误报、缩短研发交付周期，并支持企业将安全检测前移至研发和CI/CD流程，实现代码提交后的自动审计，提高代码安全与研发效率。（定西）
