Alliages de modèles : une arme secrète pour booster les performances de l’IA

2025-07-21
Alliages de modèles : une arme secrète pour booster les performances de l’IA

L’équipe XBOW a considérablement amélioré les performances de ses agents de détection de vulnérabilités en utilisant une technique astucieuse appelée « alliages de modèles ». Cette approche tire parti des forces de différents LLM (comme Google Gemini et Anthropic Sonnet), en alternant entre eux au sein d’un seul fil de discussion pour surmonter les limites des modèles individuels. Les expériences ont montré que cette stratégie d’« alliage » a augmenté les taux de réussite à plus de 55 %, surpassant de loin les modèles individuels. Cette technique ne se limite pas à la cybersécurité ; elle est pertinente pour toute tâche d’agent d’IA nécessitant des solutions dans un vaste espace de recherche.

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Le Testeur de Pénétration Autonome par IA XBOW Atteint le Sommet du Classement HackerOne aux États-Unis

2025-06-25
Le Testeur de Pénétration Autonome par IA XBOW Atteint le Sommet du Classement HackerOne aux États-Unis

Pour la première fois dans l'histoire des programmes de bug bounty, un testeur de pénétration autonome a atteint la première place du classement américain de HackerOne. XBOW, un testeur de pénétration autonome basé sur l'IA, a commencé par tester des défis CTF et des projets open source, découvrant et signalant de nombreuses vulnérabilités zero-day. Il a ensuite participé aux programmes de bug bounty de HackerOne, effectuant des tests en boîte noire sur des milliers de cibles. Ses près de 1060 rapports de vulnérabilités validés, dont une vulnérabilité inconnue dans la solution VPN GlobalProtect de Palo Alto, l'ont propulsé au sommet du classement. Cela démontre le potentiel important de l'IA dans la cybersécurité.

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Technologie Test de Pénétration