Google Mantis:一种用于减少误报率的自动化漏洞扫描工具
谷歌已将Mantis这一人工智能代理框架开源。该框架旨在自动化处理软件漏洞的整个生命周期,包括识别和验证漏洞、重现这些漏洞以及修复它们。谷歌表示,开发Mantis的目的是为了解决传统基于人工智能的代码扫描工具所导致的误报率过高以及虚假漏洞频发的问题。 作者:塞尔吉奥·德·西蒙内

谷歌已将Mantis这一人工智能代理框架开源。该框架旨在自动化处理软件漏洞的整个生命周期,包括识别和验证漏洞、重现这些漏洞以及修复它们。谷歌表示,开发Mantis的目的是为了解决传统基于人工智能的代码扫描工具所导致的误报率过高以及虚假漏洞频发的问题。
作者:塞尔吉奥·德·西蒙内相关文章
演讲主题:工程组织中人工智能发展的五个阶段——团队为何会在某些阶段陷入困境,以及这些问题出现的根源何在
Quotient公司的首席执行官Lizzie Matusov解释了为什么在人工智能技术投入不断增加的情况下,软件交付效率却往往没有得到提升。她提出了一个基于研究结果制定的人工智能成熟度评估框架,该框架旨在帮助工程领域的领导者摆脱那些徒有表面意义的指标(如代币的使用量),使整个组织在人工智能应用方面保持一致的行动方向,并解决软件开发生命周期中存在的各种关键瓶颈问题,从而实现可衡量的商业成果。 作者:Lizzie Matusov
阅读全文
人工智能如何改变补丁更新流程,以及开发人员需要了解哪些关于漏洞暴露管理的相关知识
当漏洞扫描工具报告你的应用程序存在23个安全漏洞时,其中4个属于严重等级,7个为较高风险等级,剩下的12个则为中等风险等级,乍一看,解决办法似乎很明确:立即开始修补这些漏洞。但究竟应该先修复哪一个呢? 这在漏洞管理中一直是个棘手的问题。虽然安全团队可能会及时发现存在漏洞的代码依赖项,但并不总能立刻对其进行修复。开发人员需要确保这些有漏洞的代码仍在被使用中,并在将修复方案部署到生产环境之前完成所有必要的测试。 不过,最近在利用人工智能来检测软件漏洞及攻击手段方面确实取得了一些显著的进展。例如,这篇 研究 就详细介绍了相关的研究成果以及未来的发展方向。 但这一切究竟如何才能真正帮助开发社区呢?我们
阅读全文
人工智能接待员的工作原理:人工智能电话客服系统背后的技术架构
从表面上看,人工智能接待员似乎很简单:来电者说话,系统做出响应,然后对话持续进行,直到来电者得到答案或与相关人员取得联系。 但实际上,在这一对话的背后,存在着一系列电话基础设施、语音识别技术、语言模型、应用逻辑、应用程序接口、数据库以及呼叫路由机制。 有趣的地方并不在于人工智能模型本身,而在于这些组件是如何协同工作,将音频流转化为有用的商业行动的。 那些希望拥有这类功能的企业有两种选择: 它们可以购买现成的产品。目前市场上已经有专门的人工智能接待系统,比如Nextiva公司的 XBert ,以及Goodcall、Dialzara等公司提供的相关工具。 或者,它们也可以自行开发这样的系统,而这篇
阅读全文
布鲁姆:一种零配置文档框架,能够将包含Markdown格式文件的文件夹转换成适合人工智能处理的网站
Blume是一个开源文档框架,它能够将Markdown格式的文档转换成完整的文档网站。该框架采用Astro和Vite技术构建,安装时仅需Node.js环境以及一个Markdown格式的文档文件即可。它支持多种配置方式,具备自动优化搜索引擎排名的功能,同时还提供了用于测试文档质量的工具,因此用户可以轻松地将其他文档系统中的内容迁移到Blume平台上。 作者:Daniel Curtis
阅读全文