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Die AIxCC (DARPA’s AI Cyber Challenge) ist ein zweijähriger Wettbewerb, dessen Ziel es war, die Möglichkeiten der automatisierten Erkennung und Behebung von Sicherheitslücken zu verbessern. Dabei sollte ein autonomes, in sich geschlossenes System entwickelt werden, das Software analysiert, Schwachstellen erkennt, diese mithilfe von Reproducern nachweist und anschließend sichere Patches erzeugt.
Unser Team hat sich diesem globalen Experiment angeschlossen und ein eigenes Cyber Reasoning System (CRS) von Grund auf neu entwickelt. Dazu haben wir mehrere Agenten entwickelt. Unser System profitierte von der Kombination klassischer Techniken wie Fuzzing mit modernen Large Language Models (LLMs). Die Synergie zwischen diesen Ansätzen erwies sich als leistungsfähiger als jede der beiden Techniken für sich allein, sodass unser CRS Software auf eine Weise untersuchen und patchen konnte, wie es weder Fuzzing noch LLMs allein leisten konnten.
In diesem Vortrag werden wir:
- das Konzept und die Ziele hinter AIxCC erläutern
- durchgehen, wie ein CRS tatsächlich funktioniert und wie wir unseres entwickelt haben
- zeigen, wie LLMs traditionelle Fuzzing- und Analyse-Techniken unterstützen können
- Beobachtungen zu den Strategien der Finalisten-Teams teilen