2026/04/14 6:54

N-Day ベンチ：大規模言語モデル（LLM）は、実際のコードベースから真の脆弱性を発見できますか？

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要約▶

Japanese Translation:

N-Day-Bench は、Winfunc Research による新しいサイバーセキュリティベンチマークで、フロンティア言語モデルがトレーニングデータの Knowledge Cut-off 日以降に開示された現実世界の脆弱性（「N-Days」）を発見する能力を測定します。公平なテストを行うために報酬ハッキングを排除するため、すべてのモデルに同一のテスト用フレームワークとコンテキストを提供すると同時に、厳密に脆弱性の発見という点に焦点を当てています。テストケースは月に更新され、新たなセキュリティ flaws を反映させ、モデルセットも定期アップグレードによって最新のバージョンとチェックポイントを包含します。すべてのベンチマークトレー스는公開されており、査収のために利用可能です。このイニシアチブは、AI システムがトレーニングデータとは独立して新興脅威を特定する有効性を評価するための信頼できる基準を確立しています。

本文

N-Day-Bench は、 frontier ランゲージモデルが、各自の知識のカットオフ日以降に公開された実際の脆弱性、すなわち"N-Days"を発見する能力を評価するために設計されています。すべてのモデルには同一の評価用フレームワークと同一のコンテキストが提供され、賞与ハッキングの余地は一切与えられていません。このベンチマークは、大規模言語モデル（LLM）における「脆弱性発見」能力、すなわち実務的なサイバーセキュリティ能力を測定することを目的としています。

本ベンチマークは適応型であり、以下の特性を備えています：

試験ケースは月ごとに更新されます。
モデルセットは最新バージョンおよびチェックポイントにアップグレードされます。

すべての実行ログは公開されており、誰でも閲覧可能となっています。

このプロジェクトは、Winfunc Research より提供されています。

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2026/04/14 2:54

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2026/04/14 5:36

GitHub で積み上がったプルリクエストを処理する。

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## Japanese Translation: 本書では、Polymarket でスポーツ以外の Yes/No マーケットにおける「NO」エントリを取引することを目的に特化して構築された非同期の Python ボット「Nothing Ever Happens」を معرفیしています。本プロジェクトは娯楽目的でのみ提供されるものであり、保証や免責事項は一切適用されません（as-is）として提供されます。ライブフラグが設定されていないデフォルト状態では `PaperExchangeClient` が採用され、シミュレーションテストが行われます。リアルな取引を実行するには、環境変数を明示的に設定する必要があるためです。具体的には、`BOT_MODE=live`、`LIVE_TRADING_ENABLED=true`、`DRY_RUN=false` などを設定することでリアル取引モードを有効化します。また、ライブオーダーの送信を有効にするには、`PRIVATE_KEY`、`FUNDER_ADDRESS`（署名タイプ 1 および 2 の場合）、データベース URL、および Polygon RPC URL などの特定のエントリが必要となります。ボットのアーキテクチャはモジュール化されており、ランタイムロジック、取引所クライアント、ダッシュボード UI、回復ツール、そしてコア戦略モジュールである「nothing_happens」で構成されています。ローカルでのセットアップでは、`pip install -r requirements.txt` によって依存関係をインストールし、`config.example.json` を `config.json` にコピーして非機密設定をその中で構成し、秘密鍵やフラグは `.env` ファイル（パス：`strategies.nothing_happens`）に保存します。ローカル設定は意図的に git 無視されており、ユーザーは環境変数 `CONFIG_PATH` を通じてランタイムが参照する異なるパスを指定できるようにしています。 Heroku でのクラウドデプロイメントでは、特定のコマンドヘルパー（`alive.sh`、`logs.sh`、`kill.sh`）を使用して、アプリの状態を管理し、ライブ取引の有効化/無効化やロギングを行うことができます。デプロイには、bot モード、プライベートキー、RPC URL、データベースに関する環境変数を `heroku config:set` コマンドを用いて設定する必要があります。-production 環境では、誤って長時間実行タスクを実行してしまうのを防ぐためにワーカーダイノを除外し、ウェブダイノのみを使用するようにスケーリング構成されています。また、`db_stats.py`、`export_db.py`、`wallet_history.py`、`parse_logs.py` などのユーティリティスクリプトは、データベースの点検やログ分析を実行することなく市場の変動を意図的に引き起こさずにこれらの情報を可視化することを可能にするため、透明性を高めています。