論文の概要: ATLANTIS: AI-driven Threat Localization, Analysis, and Triage Intelligence System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.14589v1
- Date: Thu, 18 Sep 2025 03:46:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-19 17:26:53.052679
- Title: ATLANTIS: AI-driven Threat Localization, Analysis, and Triage Intelligence System
- Title（参考訳）: ATLANTIS:AI駆動型脅威ローカライゼーション、分析、トリアージインテリジェンスシステム
- Authors: Taesoo Kim, HyungSeok Han, Soyeon Park, Dae R. Jeong, Dohyeok Kim, Dongkwan Kim, Eunsoo Kim, Jiho Kim, Joshua Wang, Kangsu Kim, Sangwoo Ji, Woosun Song, Hanqing Zhao, Andrew Chin, Gyejin Lee, Kevin Stevens, Mansour Alharthi, Yizhuo Zhai, Cen Zhang, Joonun Jang, Yeongjin Jang, Ammar Askar, Dongju Kim, Fabian Fleischer, Jeongin Cho, Junsik Kim, Kyungjoon Ko, Insu Yun, Sangdon Park, Dowoo Baik, Haein Lee, Hyeon Heo, Minjae Gwon, Minjae Lee, Minwoo Baek, Seunggi Min, Wonyoung Kim, Yonghwi Jin, Younggi Park, Yunjae Choi, Jinho Jung, Gwanhyun Lee, Junyoung Jang, Kyuheon Kim, Yeonghyeon Cha, Youngjoon Kim,
- Abstract要約: ATLANTISは、チームアトランタが開発したサイバー推論システムで、DARPAのAIサイバーチャレンジ(AIxCC)の最終コンペで1位を獲得した。
ATLANTISの背後にある設計哲学、アーキテクチャ決定、実装戦略について詳述する。
プログラム分析が現代のAIに合うとき、自動セキュリティの境界を押して学んだ教訓を共有します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.15037724921127
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present ATLANTIS, the cyber reasoning system developed by Team Atlanta that won 1st place in the Final Competition of DARPA's AI Cyber Challenge (AIxCC) at DEF CON 33 (August 2025). AIxCC (2023-2025) challenged teams to build autonomous cyber reasoning systems capable of discovering and patching vulnerabilities at the speed and scale of modern software. ATLANTIS integrates large language models (LLMs) with program analysis -- combining symbolic execution, directed fuzzing, and static analysis -- to address limitations in automated vulnerability discovery and program repair. Developed by researchers at Georgia Institute of Technology, Samsung Research, KAIST, and POSTECH, the system addresses core challenges: scaling across diverse codebases from C to Java, achieving high precision while maintaining broad coverage, and producing semantically correct patches that preserve intended behavior. We detail the design philosophy, architectural decisions, and implementation strategies behind ATLANTIS, share lessons learned from pushing the boundaries of automated security when program analysis meets modern AI, and release artifacts to support reproducibility and future research.
- Abstract（参考訳）: ATLANTISは、チームアトランタが開発したサイバー推論システムで、2025年8月のDeF CON 33でDARPAのAIサイバーチャレンジ(AIxCC)の最終コンペティションで優勝した。
AIxCC (2023-2025) は、現代的なソフトウェアのスピードと規模で脆弱性を発見してパッチを当てることのできる、自律的なサイバー推論システムを構築するために、チームに挑戦した。
ATLANTISは、大規模な言語モデル(LLM)とプログラム分析(シンボリック実行、ディレクティブファジング、静的解析)を統合し、自動脆弱性発見とプログラム修正の制限に対処する。
ジョージア工科大学、Samsung Research、KAIST、POSTECHの研究者たちが開発したこのシステムは、CからJavaまで多様なコードベースをスケールし、広範囲のカバレッジを維持しながら高い精度を達成し、意図された振る舞いを保存する意味論的に正しいパッチを生成するという、中核的な課題に対処する。
ATLANTISの背後にある設計哲学、アーキテクチャ決定、実装戦略を詳述し、プログラム分析が現代のAIと一致するときに自動セキュリティの境界を押し上げることから学んだ教訓を共有し、再現性と将来の研究をサポートするための成果物をリリースする。
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