AgentenForschung 🇷🇺 24.07.2026 16:03

Fehlersuche mit KI: Wie man nicht zum kostenlosen Triage-Dienst seines Agenten wird

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KI-Agenten generieren viele Fehlalarme und machen aus dem Bug Hunter einen Triage-Bearbeiter. Der Artikel untersucht Ansätze zur KI-gestützten Fehlersuche, Möglichkeiten der Modellbezahlung sowie eine Architektur zur Verifizierung von Ergebnissen mittels Regeln, RAG und MCP. Er zitiert Daten von HackerOne und Bugcrowd zum Wachstum der Meldungen und zum Anteil gültiger Funde.
Die Einrichtung eines KI-Agenten für Bug Bountys dauert Minuten, aber ohne Verifizierung produziert er eine Masse an Fehlalarmen, sodass der Forscher zum kostenlosen Triage-Roboter wird. So können von 67 Meldungen nur drei gültig sein. Laut HackerOne-Daten ist das Volumen eingehender Meldungen im Jahr 2026 im Jahresvergleich um 76 % gestiegen, während der Anteil bestätigter ausnutzbarer Funde bei 25 % bleibt, der Anteil kritischer und hoher Funde jedoch auf 32 % anstieg. Gleichzeitig betrug das Wachstum gültiger KI-Meldungen 210 Prozent. Plattformen führen Einschränkungen ein: curl hat sein Programm auf HackerOne zum 1. Februar 2026 geschlossen; HackerOne hat Einreichungen für den Internet Bug Bounty ausgesetzt; BI.ZONE und Standoff 365 haben tägliche Meldungslimits eingeführt; Brave sperrt Nutzer nach zwei Spam-Meldungen. Eine Studie (Zheng et al., 2025) zu 9.942 Meldungen ergab, dass XSS 13,8 % der Einreichungen ausmacht, die Offenlegung von Informationen 9,4 % und Zugriffskontrolle mit Authentifizierung über 10 Prozent. Moderne große Sprachmodelle neigen dazu, ungültige Meldungen zu akzeptieren, aber RAG hilft, dieses Problem zu lösen. Laut Bugcrowd-Umfragen nutzen 2026 82 % der Forscher generative KI. Der Autor identifiziert vier Ansätze zur KI-Jagd auf Sicherheitslücken: manuelle Analyse mit einem LLM-Berater, Auto-Scanner mit LLM-Interpretation, einen abgeschotteten Agenten und eine verifizierte Pipeline. Modelle werden über lokale Setups (Ollama, LM Studio, vLLM), APIs (leistungsstarke Modelle), Abonnements (Cursor, Claude.ai, ChatGPT) oder Unternehmensplattformen (Bedrock, Azure OpenAI, Vertex AI) bezahlt. Die Architektur zur Verifizierung von Funden umfasst drei Ebenen: Agentenregeln (z. B. zeitbasierte Prüfung für SQL-Injection, Out-of-Band für Server-Side Request Forgery, Headless-Browser für Cross-Site Scripting), RAG (Zugriff auf eine Wissensdatenbank mit Schwachstellenmustern) und Model Context Protocol (Werkzeuge für aktive Hypothesenprüfung).
Quelle: Habr — хаб ИИ — Original
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