AI는 이제 소프트웨어 취약점을 자율적으로 발견하고 악용할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 Google은 취약점 발견, 분류, 재현 및 패치를 자동화하는 오픈 소스 프레임워크인 Mantis를 개발했습니다. Mantis는 기계 속도의 보안 분석을 가능하게 하여 방어자에게 AI 이점을 제공하는 것을 목표로 합니다. 낮은 참긍정률로 어려움을 겪는 다른 AI 도구와 달리, Mantis는 정확도를 위해 에이전트 기법과 샌드박스화된 취약점 재현을 사용합니다. 리포지토리 내의 과거 보안 수정 사항을 학습하여 아키텍처 및 위협 모델 문서를 구축합니다. Mantis는 대규모 코드베이스를 계층적 보안 요약 트리로 압축하여 토큰 오버헤드를 크게 줄입니다. 이 프레임워크는 광범위한 사이버 보안 지식을 추출하며 GitHub에서 사용할 수 있습니다. 사용자는 Mantis를 로컬로 복제한 다음 코딩 에이전트에게 프롬프트를 제공하여 코드 검토 및 취약점 분석을 시작할 수 있습니다. Google 내부적으로 이 접근 방식은 실제 취약점을 성공적으로 식별했습니다. Mantis는 샘플 샌드박싱 옵션을 제공하며 사용자 정의 샌드박스 구현을 허용합니다. 취약점 발견, 필터링 및 패치를 시작하는 간단한 방법을 제공합니다. mantis-advise 스킬은 처음부터 안전한 코드를 작성하기 위해 축적된 지식을 더욱 활용합니다. AI 기반 취약점 발견을 극대화하기 위해 도구에 컨텍스트를 제공하고 명확한 취약점 수용 기준을 사용하여 사이버 샌드박스를 구축하는 것이 좋습니다.