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原文链接：https://openai.com/index/codex-security-now-in-research-preview
原文作者：OpenAI
今天，我们正式推出应用安全智能体 Codex Security。它能构建关于项目的深层上下文，从而识别其他智能体工具遗漏的复杂漏洞，提供更高置信度的分析结果及其修复方案。这能切实提升系统安全性，同时避免琐碎缺陷带来的干扰。
在评估真实安全风险时，上下文至关重要，但目前大多数 AI 安全工具只会标记低影响的发现和误报，迫使安全团队耗费大量时间进行初筛。与此同时，智能体正在加速软件开发，这也使得安全评审日益成为开发中的核心瓶颈。
Codex Security 同时解决了这两大挑战。通过将前沿模型的智能体推理能力与自动化验证相结合，它能输出高置信度的分析结果和可执行的修复方案，使团队能够专注于核心漏洞，从而更快地交付安全代码。
Codex Security 工作原理
Codex Security 基于 OpenAI 的前沿模型和 Codex 智能体 构建。它通过将漏洞发现、验证和补丁修复植根于系统特定的上下文中，从而降低干扰并加速修复进程。
- 构建系统上下文并创建可编辑的威胁模型： 配置扫描后，它会分析代码仓库以理解系统的安全相关架构，并生成特定于项目的威胁模型。该模型能够记录系统功能、信任边界以及最易受攻击的薄弱环节。你可以对威胁模型进行编辑，使智能体与团队的评审标准保持一致。
- 优先级排序与漏洞验证： 它以威胁模型为上下文搜索漏洞，并根据系统预计会受到的实际影响对发现的问题进行分类。在条件允许的情况下，它会在沙盒验证环境中对漏洞进行压测 (Pressure-test)，以区分真实风险信号与干扰噪声。
- 基于全系统上下文修复漏洞： 最后，Codex Security 会针对发现的问题提出修复建议，并确保补丁符合系统设计意图及周边代码行为。这能实现在提升安全性的同时，将回归风险降至最低。
支持开源社区
开源软件构成了现代系统的基础。我们一直使用 Codex Security 扫描我们高度依赖的开源代码仓库，并将识别出的高影响安全发现分享给维护者，以协助增强这些基础系统的安全性。我们目前已向 OpenSSH、GnuTLS、GOGS 等多个广泛使用的开源项目报告了严重漏洞，并已分配 14 个 CVE 编号。
此外，我们还发起了“Codex for OSS”计划，旨在为开源维护者提供免费的 ChatGPT Pro 和 Plus 帐户、代码评审以及 Codex Security 工具支持。vLLM 等项目已经开始将其作为常规工作流的一部分。
开始使用
即日起，Codex Security 将通过 Codex 网页版向 ChatGPT Enterprise、Business 和 Edu 客户陆续推送，并提供为期一个月的免费使用。
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