Ulysses：一种用于合成可验证 Web 漏洞利用的多智能体安全框架

该论文提出 Ulysses，一个针对 Web 应用的多智能体安全框架，旨在解决大语言模型难以可靠验证自身生成的漏洞利用代码的问题。该系统通过将候选漏洞发现转化为可验证的漏洞利用证明（Proofs of Exploitability），迭代探索漏洞假设并在独立观察到的执行效应中建立成功确认。

在 WebExploitGym 基准测试中，Ulysses 对涵盖 5 种语言和 7 个框架的 25 个真实世界 Web 应用程序的可利用实例进行了评估。结果显示，该框架成功为 10 个已知漏洞公告生成了经过验证的证明，并发现了 4 个此前从未报告过的新漏洞利用证明。这一结果证明了多智能体协作在自动发现和安全验证方面的有效性。

事实层面，Ulysses 基于独立执行效应进行验证，而非依赖单一模型的自我判断；推断层面，这种机制可能降低自动化安全测试中的误报率；猜测层面，若该框架被广泛采用，可能会加速开源软件库的安全审计流程，但也可能被恶意行为者用于生成更可靠的攻击载荷。