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1 repositorio

Awesome GitHub RepositoriesAttack Surface Partitioning

Dividing a codebase into distinct target areas to prevent AI agent convergence and ensure broad coverage during discovery.

Distinct from Attack Surface Analysis: Focuses on dividing the source tree into target zones for agents, whereas Attack Surface Analysis is about mapping and reducing overall exposure.

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Awesome Attack Surface Partitioning GitHub Repositories

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  • anthropics/defending-code-reference-harnessAvatar de anthropics

    anthropics/defending-code-reference-harness

    6,224Ver en GitHub↗

    Este proyecto es un framework para el descubrimiento y remediación autónoma de vulnerabilidades de seguridad utilizando agentes de modelos de lenguaje grandes. Funciona como un pipeline de investigación de seguridad que automatiza el proceso de reconocimiento, descubrimiento de fallos y análisis de explotabilidad para identificar errores de software reproducibles. El sistema se distingue por utilizar un sandbox de agente en contenedores que restringe la salida de red y el acceso al sistema de archivos para evitar el compromiso del host. Emplea un bucle especializado de generación y validación de parches, que incluye pruebas de re-ataque adversario donde un nuevo agente intenta eludir las correcciones propuestas con nuevas entradas para asegurar la efectividad de la remediación. El framework cubre un amplio rango de capacidades de seguridad, incluyendo análisis estático de vulnerabilidades, particionamiento de superficies de ataque y construcción de modelos de amenazas. Proporciona herramientas para el triaje de vulnerabilidades mediante clustering y deduplicación de firmas de fallos, así como la capacidad de ejecutar migraciones de código a gran escala para aplicar correcciones sistémicas a través de un código base.

    Divides a codebase into distinct high-risk target areas to ensure broad coverage during autonomous discovery.

    Python
    Ver en GitHub↗6,224
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