AI kwetsbaarheidsonderzoek is niet-deterministisch. Hetzelfde model dat naar dezelfde code kijkt, zal niet elke keer hetzelfde redeneerpad volgen. Sommige paden vinden niets. Sommige paden vinden de bug. Een enkele scan is een muntworp. Maar wat als je blijft gooien? Introductie van zkao.

zkao maakt AI-beveiligingsonderzoek zoals fuzzing werkt: niet als een eenmalige gebeurtenis, maar als iets dat je continu uitvoert totdat de dekking zich ophoopt. We beginnen met Circom, waar we diepgaande expertise hebben van meer dan 100 ZK-systeemaudits.

Verbind je GitHub-repo één keer. zkao zal: - scans uitvoeren volgens een schema (en op aanvraag) - opnieuw scannen wanneer modellen verbeteren - opnieuw scannen wanneer we nieuwe patronen van echte audits uitbrengen - bevindingen dedupliceren - nieuwe resultaten maanden later naar voren brengen naarmate de dekking verbetert

Je dekking verbetert langs drie assen: 1. modellen worden beter 2. onze patronen worden rijker (geleerd van echte Circom-audits) 3. waarschijnlijkheid stapelt zich op met herhaalde runs Zelfs als je code niet verandert, verandert je beveiligingsdekking.

zkao is niet getraind op vibes. Het is geïnformeerd door wat we in de praktijk zien. Onder-geconstrueerde signalen, onveilige toewijzingen, ontbrekende bereikcontroles, subtiele cross-template logica fouten. Alle patronen uit echte betrokkenheid, gecodeerd in agents die je codebase scannen.

zkao is nu in vroege toegang. Als je Circom-circuits hebt en beveiligingsonderzoek wilt dat in de loop van de tijd slimmer wordt: Wil je vroege toegang? Neem contact op: Beveiliging zou geen eenmalige gebeurtenis moeten zijn. Het zou moeten samengroeien.