如今，AI 能够自主发现并利用软件漏洞。为应对这一挑战，Google 开发了 Mantis，一个开源框架，可自动化漏洞的发现、分诊、复现与修复。Mantis 旨在通过实现机器速度的安全分析，为防御者提供 AI 优势。与其他因真阳性率低而受限的 AI 工具不同，Mantis 采用代理技术（agentic techniques）和沙箱化漏洞复现以确保准确性。它通过学习仓库内的历史安全修复，构建架构与威胁模型文档。Mantis 将大型代码库压缩为分层安全摘要树，显著降低 token 开销。该框架凝聚了广泛的网络安全知识，并已在 GitHub 上开源。用户可本地克隆 Mantis，随后提示编码代理启动代码审查与漏洞分析。在 Google 内部，该方法已成功识别出真实漏洞。Mantis 提供示例沙箱选项，并支持自定义沙箱实现。它为漏洞发现、过滤与修复提供了简便的起点。此外，mantis-advise 技能进一步利用积累的知识，从源头开始编写安全代码。为最大化 AI 驱动的漏洞发现，建议为工具提供上下文，并构建具有明确漏洞接受标准的网络沙箱。