独自の脆弱性ハーネスを構築する：AIエージェントによる大規模な自動セキュリティ診断の設計

概要

Cloudflareが、特定のAIモデルに依存せず、大規模なコードベース全体で脆弱性の発見、検証、修正を自動化するためのオーケストレーション・ハーネスの構築手法を公開しました。

詳細内容

Cloudflareは、単一のAIモデルの限界（コンテキストの忘却や状態保持の欠如）を克服するため、エージェントを入れ替え可能なコンポーネントとして扱う「脆弱性発見ハーネス(VDH)」と「脆弱性検証システム(VVS)」のアーキテクチャを紹介しています。このシステムは、偵察、攻撃探索、検証などのフェーズを分離し、異なるモデルを用いて相互に検証させることで、誤検知を大幅に削減します。また、SQLiteによる状態永続化、サンドボックス内でのバイナリ実行、クロスリポジトリの依存関係トレースなど、エンタープライズ規模で実装するための具体的なプラクティスが示されています。実際に2万件以上の候補から7,000件以上の有効な修正案を導き出しており、最終的な修正には人間が介在する安全なワークフローを構築しています。

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