DoGNAVY-Exploit多智能体漏洞利用框架发布
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DoGNAVY-Exploit多智能体漏洞利用框架发布
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AI 综述
2026年11月4日，Yuxuan Wang等人在arXiv发布论文，提出并介绍了名为DoGNAVY-Exploit的多智能体安全框架。该框架旨在解决现有系统在漏洞利用链中的局限性，基于控制基准环境下的实验结果展示了其在提升开源权重模型性能方面的显著作用。 该框架采用了两种互补的架构设计：一是具备阶段感知分解与专家知识渐进披露机制；二是采用分层编排与并行探索架构。这些设计共同作用，通过结构化流程和并发处理，优化了智能体在执行复杂漏洞利用任务时的表现与效率。 实验结果显示，DoGNAVY-Exploit搭配GLM-5.2模型时，在Cybench基准上Pass@1达到97.5%，在CVE-Bench上零日漏洞和一日漏洞的Pass@1分别达到97.5%和100%。在ExploitGym任务中，该框架使用GLM-5.2解决了79个任务，使用GLM-5.3解决了157个任务。
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最新进展11月4日 13:00
DoGNAVY-Exploit：利用并行开源智能体进行分阶段漏洞利用报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月4日
- arXiv · AIDoGNAVY-Exploit：利用并行开源智能体进行分阶段漏洞利用
DoGNAVY-Exploit 利用分阶段编排与并行探索架构，显著提升了开源权重模型在漏洞利用链中的表现。GLM-5.2 在该框架下，Cybench 与 CVE-Bench 的 Pass@1 均达到 97.5%。
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