Sherlock Lança o Audit Engine Publicamente Após Meses de Testes Silenciosos

Sherlock lançou publicamente o Sherlock Audit Engine, revelando uma plataforma de auditoria de segurança que a empresa havia mantido em segredo enquanto testava o modelo com equipes de protocolo.

Audit Engine opera um nível acima dos auditores de IA individuais, coordenando várias abordagens para a descoberta de vulnerabilidades dentro da mesma revisão.

LLMs de fronteira, auditores de IA projetados para um propósito específico e pesquisadores de segurança habilitados por IA trabalham contra a mesma base de código e contexto. Sherlock gerencia a orquestração ao longo do engajamento, com descobertas julgadas, validadas e deduplicadas antes de serem consolidadas em um único resultado final de auditoria.

Esse modelo também lança nova luz sobre um dos engajamentos mais incomuns da Sherlock este ano.

Foi Polygon uma visão antecipada do Audit Engine?

Em junho, a Sherlock submeteu o Heimdall V2 da Polygon a uma revisão envolvendo um amplo campo de sistemas de auditoria de IA e pesquisadores de segurança.

Heimdall V2 é o cliente de consenso no núcleo do Polygon PoS, tornando-se uma base de código consequente para um primeiro deployment do modelo.

Com o Audit Engine agora público, o engajamento parece ter servido como um campo de provas para a plataforma que a Sherlock está trazendo ao mercado.

Sistemas de auditoria de IA automatizados emergiram entre os melhores desempenhos em cobertura geral, enquanto diferentes sistemas e pesquisadores revelaram diferentes partes do conjunto geral de problemas. O resultado reforçou uma ideia central por trás do Audit Engine: nenhuma abordagem única capturou a imagem completa da segurança.

A plataforma mede essas diferenças diretamente. As equipes podem ver quais sistemas ofereceram ampla cobertura, quais mantiveram alta precisão e onde diferentes abordagens contribuíram com sinais de segurança complementares.

Isso se torna cada vez mais relevante à medida que a tecnologia subjacente muda.

Em julho, o Google DeepMind apresentou o Gemini 3.5 Flash Cyber, um modelo específico de cibersegurança projetado para encontrar, validar e corrigir vulnerabilidades rapidamente, outra indicação de quão rápido as capacidades de segurança de IA especializadas estão se desenvolvendo.

Para as equipes de segurança, a melhor combinação disponível é, portanto, um alvo em movimento.

O Audit Engine é projetado para incorporar novos modelos, metodologias de auditores e pesquisadores à medida que surgem, enquanto oferece aos protocolos um ambiente consistente para medir o que realmente funciona bem em relação ao seu código.

Fonte: BeInCrypto