Wiz, kitengo cha usalama wa mtandao kinachomilikiwa na Google, kimetangaza kuzindua Atlas, mfumo wa mawakala wa AI unaoweza kutafuta udhaifu kwa kujitegemea. Hadi sasa, Atlas imegundua zaidi ya udhaifu 200 wa usalama na pia imepata tuzo ya dola za Marekani 100,000 kutoka GitHub kwa kugundua udhaifu huo (kumbuka: kwa kiwango cha sasa cha ubadilishaji, ni takriban yuan 678,000).
Kulingana na maelezo, Atlas imeundwa na mawakala kadhaa wa AI (AI Agent), ambapo kila wakala anawajibika kwa kazi tofauti. Mfumo mzima hufanya kazi kwa namna inayofanana na timu ya watafiti wa usalama wa binadamu. Mawakala tofauti hushughulikia kuelewa hazina ya msimbo, kutoa dhana za udhaifu, kuhakiki na kuhoji mawazo hayo, na hatimaye kuthibitisha na kuripoti udhaifu.
Tofauti na modeli moja ya AI inayotekeleza kazi kutoka mwanzo hadi mwisho, Atlas hugawanya kazi katika hatua nyingi na kutumia ushirikiano ulioratibiwa kwa programu katika kutafuta udhaifu. Kwanza huunda modeli ya vitisho kwa hazina ya msimbo wa programu lengwa, kisha hutumia Code Property Graph kuchanganua muundo wa programu na kutafuta njia zinazoweza kutumiwa katika mashambulizi.
Baadaye, mawakala kadhaa wa AI kwenye mfumo hutoa dhana tofauti za udhaifu na kuzihakiki, huku wakitengeneza mapendekezo ya udhaifu changamano yanayoweza kutokea kupitia hatua nyingi. Mapendekezo hayo hukabidhiwa kwa mawakala watatu wenye majukumu ya “kuunga mkono hoja”, “kuchanganua hoja pinzani” na “kutoa uamuzi wa mwisho”; ni udhaifu uliothibitishwa pekee unaohifadhiwa.
Hatimaye, Atlas huunda kiotomatiki mazingira maalum ya majaribio, kusakinisha vipengele tegemezi vinavyohitajika na kutekeleza ingizo la shambulio ili kuchochea udhaifu, hivyo kuthibitisha kama udhaifu huo upo kweli.
Ili kupunguza gharama za uendeshaji, Atlas hutumia mkakati wa kina zaidi wa kugawa kazi za AI. Kwa mfano, katika hatua zinazohitaji uwezo mkubwa wa kufanya hoja, kama kuchanganua mnyororo changamano wa unyonyaji wa udhaifu na kutoa uamuzi wa mwisho kuhusu udhaifu, mfumo hutumia modeli kubwa zenye uwezo zaidi. Kwa kazi kama uchanganuzi wa Code Property Graph na uchujaji wa awali wa udhaifu, ambazo zina mipaka iliyo wazi na zinajirudia mara kwa mara, mfumo hutumia modeli ndogo zenye gharama nafuu zaidi.
Isitoshe, Atlas huunganisha teknolojia ya uchanganuzi wa msimbo wa kimaamuzi kwa ajili ya uelekezaji wenye ufanisi, huchuja mapema hukumu potofu kupitia utaratibu wa ukaguzi wa kinzani, na hutumia mfumo wa utekelezaji (Harness) ulioundwa mahsusi kwa utafiti wa udhaifu ili kufanya uhakiki, hivyo kupunguza zaidi gharama za uendeshaji wa mfumo.
Wiz imesema muundo huu huwezesha Atlas kufanya uchanganuzi wa kina wa msimbo kwa kiwango kikubwa na kwa gharama ndogo, huku mfumo ukizalisha kiotomatiki programu ya kuthibitisha shambulio kwa kila udhaifu unaogunduliwa, na hivyo kupunguza uwezekano wa ripoti za uongo. Kulingana na matokeo ya CyberGym, kipimo cha utafiti wa udhaifu wa AI kilichonukuliwa na Wiz, Atlas ilipata alama ya 90.9%, na kuwazidi modeli shindani kama GPT-5.5-Cyber, Claude 4.6 na Claude Mythos Preview.
Kuhusu matumizi halisi, Wiz imesema kwamba baada ya kutengenezwa kwa miezi kadhaa, Atlas tayari imegundua na kuthibitisha zaidi ya udhaifu 200 ambao haukujulikana hapo awali katika miradi kadhaa maarufu ya chanzo huria. Pia ilisaidia GitHub kugundua udhaifu mkubwa wa utekelezaji wa msimbo kwa mbali CVE-2026-3854, na kwa sababu hiyo ikapata tuzo ya dola za Marekani 100,000 (kwa kiwango cha sasa cha ubadilishaji, takriban yuan 678,000).