推进自动化
安全智能的发展

研究通用漏洞描述语言（IR）以及跨静态分析引擎（如 Semgrep, CodeQL, PMD）的自动化规则生成。致力于弥合不同 SAST 规范之间的鸿沟。

探索微虚拟化与 LLM Agent 的结合，以自主复现漏洞利用。利用轻量级沙箱，我们能够大规模验证发现并消除误报。

构建经过验证的漏洞基准测试和高保真知识图谱。我们策划像 VulnAtlas 这样的数据集，用于训练和评测下一代安全基础模型。