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Anamnesis: LLM 漏洞生成评估 该仓库包含用于研究 LLM 智能体如何根据漏洞报告在存在漏洞缓解措施的情况下生成漏洞利用的评估框架。给定一个错误报告和概念验证触发器，智能体会分析易受攻击的软件，并生成能够绕过各种安全缓解措施的有效漏洞。 在实验中，我以 QuickJS 中的一个零日漏洞为起点，然后让基于 Opus 4.5 和 GPT-5.2 构建的智能体生成漏洞。实验中我改变了启用的保护机制和漏洞利用的要求。Opus 4.5 解决了许多任务，而 GPT-5.2...