論文の概要: Evolaris: A Roadmap to Self-Evolving Software Intelligence Management

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.04689v1
• Date: Mon, 06 Oct 2025 10:57:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-07 16:52:59.814296
• Title: Evolaris: A Roadmap to Self-Evolving Software Intelligence Management
• Title（参考訳）: Evolaris: 自己進化型ソフトウェアインテリジェンスマネジメントのロードマップ
• Authors: Chengwei Liu, Wenbo Guo, Yuxin Zhang, Limin Wang, Sen Chen, Lei Bu, Yang Liu,
• Abstract要約: Evolarisはマルチエージェントフレームワーク上に構築された自己進化型のソフトウェアインテリジェンスシステムである。 エージェントは独立して動作するが、共有コンテキストを通じて協調して情報発見、推論、ギャップ補完、検証、リスク検出などのタスクを実行する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.420587026083837
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In recent years, the landscape of software threats has become significantly more dynamic and distributed. Security vulnerabilities are no longer discovered and shared only through formal channels such as public vulnerability databases or vendor advisories. Increasingly, criti- cal threat information emerges informally through blogs, social media, developer forums, open source repositories, and even underground com- munities. To this end, capturing such intelligence in a timely manner is essential for maintaining situational awareness and enabling prompt security responses. However, this remains a complex challenge due to the fragmented nature of data sources and the technical difficulty of collecting, parsing, mapping, and validating information at scale. To ad- dress this, we propose Evolaris, a self-evolving software intelligence sys- tem built on a multi-agent framework. Evolaris is designed to support a full-stack workflow, where agents operate independently but coordinate through shared context to perform tasks such as information discovery, reasoning, gap completion, validation, and risk detection. This archi- tecture enables the platform to learn from new inputs, refine its internal knowledge, and adapt to emerging threat patterns over time, which could continuously improve the precision, timeliness, and scalability of software threat analysis, and offers a sustainable foundation for proactive secu- rity decision-making and strengthens the broader ecosystem of security threat understanding.
• Abstract（参考訳）: 近年、ソフトウェア脅威の状況は、よりダイナミックで分散化されています。 セキュリティ脆弱性は、パブリックな脆弱性データベースやベンダアドバイザリのようなフォーマルなチャネルを通じてのみ発見され、共有される。 クリティカル脅威情報は、ブログ、ソーシャルメディア、開発者フォーラム、オープンソースリポジトリ、さらには地下のコミュニティを通じて非公式に現れる。 この目的のためには、状況認識を維持し、迅速なセキュリティ対応を可能にするために、このようなインテリジェンスをタイムリーに捕捉することが不可欠である。 しかし、これはデータソースの断片化の性質と、大規模な情報の収集、解析、マッピング、検証の技術的困難のため、依然として複雑な課題である。 そこで我々は,マルチエージェントフレームワーク上に構築された自己進化型ソフトウェアインテリジェンスシステムであるEvolarisを提案する。 Evolarisはフルスタックワークフローをサポートするように設計されている。エージェントは独立して動作するが、共有コンテキストを通じて協調し、情報発見、推論、ギャップ補完、検証、リスク検出などのタスクを実行する。 このアーティテクチャはプラットフォームが新たな入力から学び、内部知識を洗練し、時間とともに出現する脅威パターンに適応し、ソフトウェア脅威分析の正確性、タイムライン、スケーラビリティを継続的に改善し、アクティブなセキュリティー決定のための持続可能な基盤を提供し、セキュリティ脅威理解のより広範なエコシステムを強化します。

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