Cognition 推出 Devin Security Swarm 自動偵測程式漏洞。核心架構與運作機制 Cognition 針對大型程式庫的推理挑戰，開發了「Agentic MapReduce」架構。傳統 Agent 在處理大規模程式庫時，常因搜尋與閱讀過程消耗過多 token，且缺乏明確的覆蓋邊界。Agentic MapReduce 則將任務拆解為確定性的篩選與並行的 Agent 執行： Plan（規劃）：Agent 根據威脅模型編寫「selectors」（如路由、認證邊界、反序列化接收器等規則），這些規則會以確定性的方式掃描整個程式庫，剔除無關檔案。 Shard（分片）：將匹配的檔案分組為有界的批次（bounded batches），確保每個 Agent 處理的範圍明確。 Map（映射）：多個子 Agent 並行處理各自的批次，在受限的上下文中進行深入分析，並產出結構化的發現結果。 Reduce（縮減）：整合各分片的發現，進行去重（deduplication）與跨分片鏈接（cross-shard chaining），識別單一 Agent 無法察覺的複雜攻擊路徑。 Verify（驗證）：針對嚴重漏洞在隔離的「沙盒」中進行執行時（runtime）驗證，確認是否可被利用，並可進一步自動生成修復的 PR。這是一組展示 Agentic MapReduce Pipeline 安全掃描流程的技術演示圖。效能評測與實戰表現 Cognition 使用包含 50 個真實 GitHub 安全公告（GHSA）漏洞的基準測試集進行評估，涵蓋 Go、Rust、Python、Ruby、Java、C#、JavaScript、C、Swift、Dart 與 Elixir 等 14 種語言。測試結果顯示： Devin Security Swarm：召回率（Recall）達 72%，單次執行成本為 $90.23。 Claude Security：召回率 68%，單次執行成本 $131.87。 Codex Security：召回率 48%，單次執行成本 $118.20。 Cursor Security：召回率 26%，單次執行成本 $4.60。測試結果顯示，Devin Security 達到了最高的召回率（72%），且每次執行的成本（$90.23）比次優的 Claude Security（召回率 68%，成本 $131.87）更低。 Devin Security Swarm 不僅在召回率上領先，還成功發現了其他工具遺漏的關鍵漏洞，包括 PHP 沙盒繞過（透過模板注入）、透過元資料值解析進行的參數注入，以及過於寬泛的反序列化介面。 Cognition 團隊介紹 Devin Security Swarm 的運作機制與效能評測。實際應用與未來展望 Devin Security Swarm 現已作為「Devin for Security」套件的一部分正式發布，用來協助安全團隊處理日益增加的漏洞積壓。該工具支援從現有的威脅模型文件生成掃描設定檔，並可排程進行每日或每週掃描，後續掃描僅針對變更的程式碼執行，進一步降低成本。這是一份展示多個開源軟體專案漏洞評估數據集的清單，詳細列出了各專案的漏洞類型與嚴重程度。對於需要深度整合的企業，Cognition 同時提供為期六週的「Devin Security Vulnerability Remediation Program」，由工程團隊協助企業清理 CVE 積壓並建立持續性的修復流程。詳細的技術架構說明、評測方法論及相關文件可參考以下連結： Devin Security Swarm 介紹 Agentic MapReduce 技術解析 Security Swarm 評測報告

Cognition 團隊介紹 Devin Security Swarm 的運作機制與效能評測。影片中的 Prompt 與操作：

Prompt（00:02）：請 Devin 修復功能、修復錯誤或新增程式碼。

原文：43: Ask Devin to fix features, fix bugs, or add to your code.

操作步驟： 1. @2:43 使用者在輸入框輸入指令並送出。

這是一組展示 Agentic MapReduce Pipeline 安全掃描流程的技術演示圖。影片中的 Prompt 與操作：

操作步驟： 1. （00:00）點擊進入 Plan 階段 2. （00:02）點擊進入 Shard 階段 3. （00:03）點擊進入 Map 階段 4. （00:04）點擊進入 Reduce 階段 5. （00:05）點擊進入 Verify 階段

原文：https://easyvibecoding.app/curated/2298

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