นักพัฒนาที่เป็นผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัย (Full-stack engineer) สร้าง VulneraMCP แพลตฟอร์มทดสอบความปลอดภัยที่ใช้ AI ร่วมกับ ZAP โดยไม่ต้องพึ่งพาลิขสิทธิ์ ระบบใช้ Model Context Protocol (MCP) ทำงานผ่าน REST API พร้อมเรียนรู้จากข้อมูลจริงจากแหล่งเช่น HackTheBox และ PortSwigger Academy สถาปัตยกรรมประกอบด้วย ZAP Integration Layer สำหรับควบคุม ZAP, MCP Proxy Layer สำหรับเชื่อมต่อโมเดล AI, Learning Engine ที่ฝึกจากข้อมูลหลายแหล่ง และฐานข้อมูล Postgres สำหรับจัดเก็บข้อมูล ระบบใช้ Node.js, Docker และ Postgres ในการพัฒนา แตกต่างจากเครื่องมือทั่วไปที่เน้นการตรวจจับแบบตายตัว ระบบนี้ใช้การเรียนรู้แบบ adaptive payload generation ที่ปรับตัวตามช่องโหว่ที่พบจริง VulneraMCP ใช้ ZAP เป็นเครื่องมือสแกนหลัก พร้อมเพิ่ม AI ในการวิเคราะห์และปรับปรุงการตรวจจับช่องโหว่ ระบบรองรับการฝึกโมเดลจากแหล่งข้อมูลจริง เช่น ข้อมูลจาก HackTheBox และ PortSwigger Academy รวมถึงการเขียนบทความวิเคราะห์ช่องโหว่จาก Bug Bounty ที่ผ่านมา ช่วยให้ AI รู้จักเทคนิคการโจมตีจริงและปรับ payload ให้เหมาะสมกับช่องโหว่ที่พบ ทำให้การทดสอบความปลอดภัยมีประสิทธิภาพสูงขึ้น โดยไม่ต้องพึ่งพาการตรวจจับแบบตายตัวของเครื่องมือทั่วไป
สรุปด้วย MAF Local AI · เนื้อหาต้นฉบับเป็นของแหล่งข่าว