上個月，Mozilla 技術長宣稱 AI 輔助的漏洞偵測意味著「零時差漏洞的日子屈指可數」，且「防禦者終於有機會決定性地獲勝」時，人們的質疑顯而易見。畢竟，這看起來像是老套模式的一部分：挑選幾個令人印象深刻的 AI 成就，省略可能描繪更細緻情況的細節，然後讓炒作列車繼續前進。
意識到這些疑慮，Mozilla 週四揭露了其幕後如何運用 Anthropic Mythos，一個用於識別軟體漏洞的 AI 模型，在兩個月內揪出 271 個 Firefox 安全漏洞。Mozilla 工程師在一篇貼文中表示，他們最終實現的這項「準備好投入實用」的突破，主要歸因於兩件事：(1) 模型本身的改進，以及 (2) Mozilla 開發了一個客製化的「代理程式框架」（harness），以支援 Mythos 分析 Firefox 原始碼。
工程師們表示，他們早期嘗試 AI 輔助漏洞偵測時，常遇到「不必要的冗餘」。通常，人們會提示一個模型來分析一段程式碼。模型隨後會產生看似合理的錯誤報告，而且規模往往前所未有。然而，當人類開發者進一步調查時，卻總是發現大部分細節都是模型「幻覺」出來的。
人類隨後需要投入大量工作，以傳統方式處理這些漏洞報告。Mozilla 與 Mythos 的合作則有所不同，Mozilla 傑出工程師 Brian Grinstead 在一次採訪中表示。最大的區別因素是使用了「代理程式框架」，這是一段包裹著大型語言模型（LLM）的程式碼，用於引導它完成一系列特定任務。
為了讓這樣的框架有用，需要投入大量資源，根據其將要使用的專案特定語義、工具和流程進行客製化。Grinstead 將他的團隊建立的框架描述為「驅動 LLM 以達成目標的程式碼」。它會給予模型指令（例如：「在此檔案中尋找錯誤」），提供工具（例如，允許它讀寫檔案和評估測試案例），然後在一個循環中運行直到完成。
這個框架讓 Mythos 能夠存取與人類 Mozilla 開發者相同的工具和流程，包括他們用於測試的特殊 Firefox 版本。
