Le développeur SecFathy a open-sourcé un prototype de recherche appelé XSS Specialist, un modèle de sécurité de 8B conçu pour l'analyse des vulnérabilités XSS. Le projet visait initialement à repousser les limites de la spécialisation en utilisant le retrieval et LoRA, mais a finalement rejeté le modèle car il a échoué aux tests adversariaux de near-miss où de petits changements d'identifiants ont provoqué des jugements de sécurité incorrects.

  • Le développeur a redessiné le système pour séparer le raisonnement de l'établissement de la vérité, déplaçant l'autorité de confirmation vers une couche d'exécution indépendante.
  • Une découverte XSS potentielle n'est confirmée que lorsqu'un navigateur headless réel exécute un sentinel bénin.
  • Sur un benchmark live gelé de 102 cas, l'architecture résultante a atteint 94,1 % de précision et 100 % de rappel avec zéro faux négatifs.
  • Le code, l'architecture, les benchmarks et les résultats négatifs sont disponibles sur GitHub sous SecFathy/xss-specialist.

L'auteur soutient que les systèmes d'IA fiables devraient être conçus pour rester fonctionnels même lorsque le modèle se trompe, plutôt que de dépendre uniquement de la confiance accordée au modèle.