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Capital One 发布开源 AI Agent 工具 VulnHunter，模拟黑客视角精准扫描代码漏洞

金融巨头 Capital One 推出基于 AI Agent 的开源网络安全工具，通过模拟攻击路径，协助开发者更精准地识别并修复代码漏洞。

金融服务巨头 Capital One 正式开源了其最新研发的网络安全工具“VulnHunter”。该工具利用 Agentic AI（具备自主决策与执行能力的 AI）技术，旨在提升代码漏洞检测的效率。

VulnHunter 与传统静态应用安全测试 (SAST) 的区别在于其采用了“攻击者优先的前向分析”(Attacker-First Forward Analysis) 模式。它不再盲目扫描项目中的所有危险模式，而是从黑客可能触及的切入点（如 API 或网络接口）出发，模拟攻击路径，以验证漏洞是否真正具有可利用性，从而大幅减少无关紧要的警报。

此外，VulnHunter 还内置了“伪造引擎”(Falsification Engine)，这是其核心功能之一。该引擎在触发警报前，会尝试从逻辑上证伪已发现的漏洞，从而有效过滤误报 (False Positives)，提升警报的可信度，并提供精准的修复建议。

VulnHunter 被设计为可与 Claude Opus 等前沿大模型协同工作。Capital One 此次将其开源，旨在通过全球开发者社区的力量共同优化工具，推动行业进步。目前，源代码及相关文档已发布在 GitHub 上。