Chinas DoGNAVY erreicht dritten Platz im globalen KI-Sicherheits-Benchmark und ebnet den Weg für Agentensicherheit

CyberGym, ein Benchmark der UC Berkeley, bewertet KI-Agenten anhand ihrer Fähigkeit, Schwachstellen aus 1507 realen, behobenen Sicherheitslücken in 188 Open-Source-Projekten autonom zu entdecken, zu verifizieren und auszunutzen. DoGNAVY, entwickelt von einem führenden chinesischen KI-Forschungsinstitut und DARKNAVY, erreichte eine Erfolgsquote von 90,8 Prozent (1369 Aufgaben) und belegte damit weltweit den dritten Platz hinter Microsofts MDASH (92,0 Prozent) und Wiz×Google DeepMinds Atlas (90,9 Prozent), vor OpenAI GPT-5.5-Cyber (85,6 Prozent) und Anthropic Claude Mythos (83,1 Prozent). Die beiden Top-Systeme verlassen sich darauf, Aufgaben an die leistungsfähigsten proprietären Modelle weiterzuleiten, was für chinesische Teams Verfügbarkeits- und Kostenprobleme mit sich bringt. Im Gegensatz dazu verwendet DoGNAVY nur ein einziges Open-Source-Modell, GLM-5.2 von Zhipu, das kostenlos von Hugging Face heruntergeladen werden kann. DoGNAVY ahmt den Arbeitsablauf erfahrener Sicherheitsforscher durch einen strukturierten Workflow, Erreichbarkeitsanalyse von Schwachstellen, statisch-dynamische Feedbackschleifen und eine Wissensbasis plattformunabhängiger Sicherheitsforschungserfahrung nach. Die Architektur des Systems umfasst AgentDoG, ein Open-Source-Sicherheitsframework, das das Agentenverhalten diagnostiziert, Risikoquellen identifiziert und Entscheidungsmotive erklärt. Das Training von AgentDoG nutzt einen intelligenten Auswahlmechanismus, um Schlüsselproben auszuwählen, sowie Datenbereinigung, was zu einem kleinen Modell mit einer Genauigkeit von 78,4 Prozent bei komplexen Risikoidentifikationsaufgaben führt, vergleichbar mit Top-Modellen. Diese Leistung zeigt, dass China mit Open-Source-Modellen und realer Sicherheitsexpertise die anspruchsvollsten Sicherheitsaufgaben bewältigen kann und fortschrittliche KI-Sicherheitsfähigkeiten zugänglicher macht.