自動化された脆弱性情報発見と再現のためのマルチエージェントLLM システム
## Japanese Translation:
2025 年だけで約 5 万に達するソフトウェア脆弱性が報告されている中、現在のアートフィシャル・インテリジェンスモデルのみをセキュリティ flaw の検出に依存することは、高い偽陽性率、再現性の欠如、および複雑な依存関係についての推論の難しさという理由からリスクが高い。これらの課題に対処するため、研究者らは Google の OSS-Fuzz に基づき構築された、完全自動化された脆弱性情報分析のために設計された高度なマルチエージェントシステムである FuzzingBrain V2 を導入した。このアプローチは、すべての発見事項がファッザーで再現可能であることを保証し、「Suspicious Point」という新しい制御フロー抽象化を利用することで、最適な粒度での正確な位置特定を実現する。論理駆動の階層関数分析と高度な静的・動的ツールを組み合わせることで、システムは複雑な関数を跨ぐトリガーについて効果的に推論を行う。AIxCC 2025 データセット上のベンチマークにおいて、FuzzingBrain V2 は 40 つの脆弱性のうち 36 つを検出し、90% の検出率を達成した。実世界での展開では、該ツールは主要なオープンソースプロジェクト 12 件の間でゼロデイ脆弱性 29 つを成功裏に発見し、すべてがメンテナによって確認され、2 つの CVE ID が割り当てられた。Ze Sheng によって作成されたこの提出は、AI が人類開発者の負担を著しく軽減しつつ、重要なソフトウェアサプライチェーンを保護できることを示している。
## Text to translate:
With nearly 50,000 software vulnerabilities reported in 2025 alone, relying solely on current Artificial Intelligence models to detect security flaws is risky due to high false positive rates, lack of reproducibility, and difficulty reasoning about complex dependencies. To address these challenges, researchers introduced FuzzingBrain V2, a sophisticated multi-agent system designed for fully automated vulnerability analysis built on Google's OSS-Fuzz. This approach ensures all findings are fuzzer-reproducible and utilizes a novel control-flow abstraction called "Suspicious Point" to achieve precise localization at optimal granularity. By combining logic-driven hierarchical function analysis with advanced static and dynamic tools, the system effectively reasons about complex cross-function triggers. In benchmarks on the AIxCC 2025 dataset, FuzzingBrain V2 achieved a 90% detection rate (36 of 40 vulnerabilities). In real-world deployment, the tool successfully discovered 29 zero-day vulnerabilities across twelve major open-source projects, all of which were confirmed by maintainers and resulted in two assigned CVE IDs. Authored by Ze Sheng, this submission demonstrates that AI can significantly reduce the burden on human developers while securing critical software supply chains.
