随着AI技术加速漏洞挖掘，防守方的响应窗口被大幅压缩。亚马逊云科技推出的多Agent系统Amazon Continuum，实现了“发现、验证、修复”全流程的自主运转，并在第三方CyberGym-E2E公开基准测试中夺得第一名。
防守方正在被“提速”
AI模型能力的提升使得安全漏洞挖掘更高效，利用路径构造更复杂。传统“发现一个、修一个”的手动流程已难以应对海量潜在漏洞，真正的瓶颈在于跑通完整的漏洞生命周期：调查、复现，并给出既堵漏又不破坏原有功能的修复方案。
为什么要测“端到端”而不是单点
传统安全基准通常孤立测试单一任务（如仅检测可疑代码或仅修复已知缺陷）。相比之下，由加州大学伯克利分校RDI开发的CyberGym-E2E是一个评估AI Agent在真实世界中端到端网络安全能力的大规模基准测试框架。
CyberGym-E2E涵盖完整的漏洞生命周期：系统需先识别并演示漏洞，再产出经测试的修复方案。测试环境为包含真实开源项目含漏洞版本的隔离容器，Agent需在90分钟内提交能演示漏洞的输入及源代码补丁，且无外部网络访问权限。
该基准通过四个累积阶段评估提交结果：
S1：检查Agent是否产出了能使含漏洞程序崩溃的输入。
S2：检查Agent的补丁是否阻止了该崩溃。
S3：检查修复后的项目是否仍通过其功能测试（端到端成功主要衡量标准）。
S4：检查补丁是否同时修复了基准选定的特定历史漏洞（诊断性指标）。
CyberGym-E2E将S3定义为端到端成功的主要衡量标准。S4作为诊断性指标，用于区分Agent是否修复了与基准目标不同的其他真实缺陷。
Continuum树立新标准
Continuum在CyberGym-E2E的每个阶段均创下新纪录。
在核心指标S3上，Continuum在920项任务中通过819项，成功率达89.0%，较此前最高纪录高出23.1个百分点。若允许任务超时继续运行，通过率可提升至93.7%。评估过程严格隔离网络并审查轨迹，确保结果源于漏洞分析而非检索历史修复方案。
Continuum面向端到端安全的Agent框架设计
Continuum采用多Agent系统架构，围绕代码漏洞生命周期的主要阶段组织，证据向前传递，各阶段建立在先前工作之上：
发现：分析代码库形成候选漏洞发现，识别值得深入调查的代码路径并记录源代码证据。
验证：专门Agent尝试将候选发现转化为可演示的安全问题，构建概念验证并运行，判断观察行为是否支持发现，将代码级弱点转化为可执行证据。
修复：追溯漏洞根因并产出补丁，验证补丁是否阻止已证明的失败且通过功能测试。修复方案基于确立漏洞时的同一套证据进行评估。
该架构创建了从可疑代码到已演示漏洞再到经测试修复的连贯记录，允许针对每个阶段调整工具、指令和模型，并支持多模型方法以利用互补优势。
超越基准：真实环境里的“优先级”判断
在真实客户环境中，Continuum能将代码级证据与部署上下文（服务暴露面、网络路径、权限、配置等）结合，区分生产影响有限的漏洞与需立即处置的暴露。这种宏观优先级判断能力超越了CyberGym-E2E的代码级评测范围，却是安全团队在实际工作中最需要的。
写在最后
CyberGym-E2E的价值在于将复杂的多阶段流程转化为可通过运行代码验证的大型公开基准，确立了“端到端安全”作为一项独立任务的衡量标准。需注意，目前基准主要聚焦于C/C++项目的内存安全类漏洞，其他语言与漏洞类别的评测仍需持续定义和完善。
亚马逊云科技Continuum页面：
https://aws.amazon.com/cn/continuum/?trk=58605e9a-5ab0-49be-9ff9-a54d887906c9&sc_channel=sm
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