Przejdź do treści
sobota, 24 października 2026
Tenesys AI News
Subskrypcja

Wszystkie wiadomości

TENESYS AI NEWS śledzi najważniejsze wiadomości o AI i wyjaśnia, co się zmieniło, dlaczego to ważne i czy technologię warto przetestować.

“Claude” — 4 artykuły ✕

Autonomiczny agent pentestowy AWS wykorzystał 33 z 37 nowych CVE

AWS przetestował swojego AWS Security Agent (obecnie część AWS Continuum) na nowo opracowanym benchmarku złożonym z 37 realnych, niedawno ujawnionych CVE, z których każdy uruchamiano jako żywy, skonteneryzowany cel z ukrytą flagą. Zaczynając od punktu o niskich uprawnieniach, mając jedynie jednolinijkową wskazówkę i brak PoC, agent (działający na Claude Opus 5) przeprowadził pełne, zakończone sukcesem wykorzystanie 33 z 37 podatności po audycie integralności; 2 przypadki przeklasyfikowano jako rozwiązania niezamierzoną ścieżką, a w 2 przypadkach agent uszkodził cel, zanim zdążył odczytać flagę. AWS zbudował ten benchmark, by uniknąć problemu zanieczyszczenia publicznych zestawów CVE, które modele mogły zapamiętać z danych treningowych.

AWS Security

Tamnoon wykorzystuje agentów Amazon Bedrock do automatyzacji naprawy luk w zabezpieczeniach chmury

Tamnoon zbudował Tami — agentowy orkiestrator na Amazon Bedrock, który bada ustalenia dotyczące bezpieczeństwa chmury pochodzące z CNAPP i dostawców chmury, ocenia bezpieczeństwo naprawy i generuje poprawki z mechanizmami kontrolnymi. Firma zgłasza ponad 90% redukcję krytycznych ekspozycji w chmurze w ciągu 90 dni, bez żadnych problemów produkcyjnych. System wykorzystuje czterech wyspecjalizowanych agentów (dochodzeniowego, oceny bezpieczeństwa, naprawy, generowania kodu), z których każdy wywołuje różne modele podstawowe przez Bedrock, a Bedrock Guardrails i wnioskowanie między regionami zapewniają bezpieczeństwo i skalę.

AWS Machine Learning
Agenci· Ważne· 🧪 Warte przetestowania

Orca Security obniżyła koszty zapytań o 90% dzięki wieloetapowemu pipeline'owi agentów na Bedrock

Orca Security zbudowała Discovery AI — agenta na Amazon Bedrock, który zamienia proste pytania w języku naturalnym na ustrukturyzowane zapytania do systemu Sonar, śledzącego ponad 900 typów zasobów chmurowych. Zamiast jednego dużego modelu z całym schematem wczytywanym do każdego promptu, wersja produkcyjna rozdziela pracę na dziewięć wyspecjalizowanych etapów i kilka różnych modeli bazowych. Efekt: znacznie niższe koszty, szybsze odpowiedzi i lepsza dokładność przy złożonych zapytaniach; system działa od marca 2026 roku.

AWS Machine Learning
Agenci· Ważne· 🧪 Warte przetestowania

AWS i Postman opisują, jak Agent Mode skaluje agentów AI dla 40 mln deweloperów na Amazon Bedrock

AWS opublikowało wraz z Postman techniczny opis tego, jak powstał Agent Mode – natywny dla AI interfejs Postman do testowania API i dokumentacji, działający produkcyjnie na dużą skalę. Zespół odkrył, że największą przeszkodą nie była jakość modelu, lecz nadmiar narzędzi i brak kontekstu. Wpis opisuje wzorce architektoniczne: dynamiczny dobór narzędzi, dostęp oparty na schematach, dedykowane moduły kontekstu oraz możliwości Amazon Bedrock – elastyczność modeli, wnioskowanie między regionami, kontrolę rezydencji danych i prompt caching.

AWS Machine Learning