搭建鸿沟：行业与学术之间基于 AI 的漏洞管理研究

人工智能(AI)的最新研究进展为自动化软件漏洞管理带来了可前景的成果。报告称，AI 基于的模型在性能上显著优于传统的静态分析工具，表明能够为安全工程师提供 substantial 的工作负担减轻。然而，行业仍然谨慎且挑剔地将 AI 基于的技术集成到其安全漏洞管理工作流程中。为理解这些原因，我们进行了一次以讨论为导向的研究，立足于作者广泛的工业经验和敏锐的观察，揭示了该领域内研究与实践之间的差距。我们经验性地识别出三大主要障碍，阻止行业采纳学术模型，分别是：可扩展性和优先级排序的复杂要求、有限的定制灵活性以及不明确的财务影响。与此同时，受限于缺乏大量真实世界的安全数据和专业知识，研究工作也受到显著影响。我们提出了一系列未来方向，以帮助更好地理解行业期望，提高 AI 基于安全漏洞研究的实际可用性，并推动行业与学术之间的协同关系。