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Neo:用智能体程序分析检测多语言微服务中的权限提升漏洞

Detecting Privilege Escalation in Polyglot Microservices via Agentic Program Analysis

arXiv· arXiv:2605.15569· S&P 2026· Penghui Li, Hong Yau Chong, Yinzhi Cao, Junfeng Yang·本站收录· 13 天前· 原文发表攻击
AI 导读

研究者提出智能体程序分析框架 Neo,结合 LLM 与经典程序分析检测微服务权限提升漏洞,在 25 个开源应用上发现 24 个零日漏洞。其 LLM 智能体动态生成分析计划、调整代码搜索策略;评测涵盖 7 种编程语言、620 万行代码。Neo 在基准数据集上达到 81.0% 精确率和 85.0% 召回率,应用于其他领域和漏洞类型后又发现 18 个零日漏洞。

阅读原文S&P 2026