Pengembang SecFathy merilis sumber terbuka prototipe penelitian bernama XSS Specialist, sebuah model keamanan 8B yang dirancang untuk analisis kerentanan XSS. Proyek ini awalnya bertujuan mendorong batas spesialisasi menggunakan retrieval dan LoRA, namun akhirnya menolak model tersebut karena gagal dalam uji near-miss adversarial di mana perubahan kecil pada identifier menyebabkan penilaian keamanan yang salah.

  • Pengembang mendesain ulang sistem untuk memisahkan penalaran dari penetapan kebenaran, memindahkan otoritas konfirmasi ke lapisan eksekusi independen.
  • Temuan XSS potensial hanya dikonfirmasi ketika browser headless nyata mengeksekusi sentinel benigna.
  • Pada benchmark live beku 102 kasus, arsitektur yang dihasilkan mencapai presisi 94,1% dan recall 100% dengan nol false negatives.
  • Kode, arsitektur, benchmark, dan hasil negatif tersedia di GitHub di bawah SecFathy/xss-specialist.

Penulis berargumen bahwa sistem AI yang andal harus dirancang agar tetap berfungsi bahkan ketika model salah, alih-alih hanya bergantung pada membuat model dapat dipercaya.