0sec Labs เปิดตัว 0 เครื่องมือ AI Security แบบ Open-Source
0sec Labs สตาร์ทอัพจากซูริกได้เปิดตัว 0 เครื่องมือ AI security harness แบบ open-source ที่ออกแบบมาเพื่อช่วยเหลือนักพัฒนาในการตรวจสอบช่องโหว่, ตรวจสอบโค้ด, ทำ pentesting, reverse engineering ไปจนถึงการสร้างวิธีแก้ไขปัญหาความปลอดภัย
ผู้ใช้งานสามารถสั่งการได้ผ่านทาง local browser console, headless CLI หรือ MCP server โดยซอฟต์แวร์นี้ใช้สัญญาอนุญาตแบบ MIT OR Apache-2.0 และปัจจุบันเปิดตัวในรูปแบบ research preview
TL;DR
- Wrapper: เป็นซอฟต์แวร์ harness ที่ผู้ใช้ต้องนำ LLM มาเชื่อมต่อเองจาก ผู้ให้บริการ 14 รายที่ระบุไว้
- การติดตั้ง: รองรับ Apple Silicon macOS, x64 หรือ ARM64 Linux และคอนเทนเนอร์
ghcr.io/0sec-labs/0โดยไม่ต้องใช้ GPU เนื่องจากประมวลผลผ่านผู้ให้บริการโมเดล - ประสิทธิภาพ: รายงานผลคะแนน CTF ในระดับสูง พร้อมมีบันทึกสาธารณะเกี่ยวกับการช่วยแก้ไขช่องโหว่ใน upstream Linux kernel
- คะแนนสูงสุด: ทำได้ 93/95 (97.9%) บน XBOW web CTFs ในกลุ่ม gpt-5.4 แบบ any-success
- คะแนนต่ำสุด: ในส่วน XBOW union แบบ Black-box ทำได้ 81/104 (77.9%) และการรันแบบ cold run ในปี 2026 ได้คะแนน 45/104 (43.3%)
- สรุป: ข้อดีคือเป็น harness ตัวเดียวที่ครอบคลุมทั้ง web, source, packages, binaries และ kernels แต่มีข้อควรระวังคือคะแนนหลักเป็นการรายงานผลด้วยตนเองและไม่ใช่ค่า pass@1
0 จาก 0sec Labs คืออะไร?
0 คือระบบ control plane ที่ทำหน้าที่ควบคุม LLMs และเครื่องมือความปลอดภัยต่างๆ โดยตัวมันเองไม่ใช่โมเดล AI ผู้ใช้เพียงแค่เชื่อมต่อกับผู้ให้บริการโมเดล จากนั้น 0 จะรัน workflow ตามขอบเขตที่กำหนดเพื่อตรวจสอบเป้าหมายที่ได้รับอนุญาต
ทีมวิจัยนิยามเครื่องมือนี้ว่าเป็น self-evolving, multi-model harness โดยโครงการ 0sec Labs ได้รับการสนับสนุนจาก Y Combinator
0 harness ทำงานอย่างไร?
ตาม เอกสารสถาปัตยกรรม ระบุหลักการสำคัญคือต้องทำซ้ำได้จริงก่อนจะเชื่อถือผลลัพธ์ โดยกระบวนการ Agentic scans จะทำงานตามขั้นตอนดังนี้:
- Plan, Discover, Attack: research agent จะเลือกประเภทช่องโหว่ วางผัง endpoint และทดสอบสมมติฐานเบื้องต้น
- Triage: ระบบกรองจะกำจัดสิ่งที่พบที่ไม่มีน้ำหนักออกไป และตรวจสอบความครบถ้วนของหลักฐาน
- Verify: ใช้เซสชันแยกต่างหากเพื่อทดสอบซ้ำในแต่ละรายการที่เข้ารอบ โดยทดสอบสูงสุด 5 รอบต่อรายการ
- Report: สรุปผลลัพธ์ในรูปแบบไฟล์ HTML, PDF, SARIF, Markdown และ JSON
สำหรับการทำ Web pentesting ระบบจะเน้นการใช้ shell เป็นหลัก โดย agent จะใช้งาน bash ร่วมกับเครื่องมืออย่าง curl, python3 และ sqlmap แทนการใช้ชุดเครื่องมือ HTTP แบบตายตัว ซึ่งหลักฐานที่พบจะมีระดับความน่าเชื่อถือตั้งแต่ candidate ไปจนถึง impact-proven
ในส่วนของเป้าหมายที่เป็นซอฟต์แวร์คอมไพล์แล้ว จะประมวลผลผ่าน 0verse ซึ่งเป็น engine แยกต่างหากที่รวมการทำงานของ Ghidra, angr และ AFL++ ไว้ด้วยกัน พร้อมรองรับ MCP server เพื่อเปิดใช้งาน 9 เครื่องมือ สำหรับการสแกนและจัดทำรายงาน
วิธีการใช้งานสำหรับนักพัฒนา
นักพัฒนาสามารถติดตั้งได้ง่ายผ่านสคริปต์เดียว โดยการรันคำสั่ง 0 จะเปิด local browser console ขึ้นมาโดยไม่ต้องสมัครบัญชีผู้ใช้ ภายในคอนโซลประกอบด้วยระบบแชท, คิวงาน, กระดานแจ้งเตือนสิ่งที่พบ, workflow templates, skills และหน่วยความจำของระบบ
นอกจากนี้ coding agents ยังสามารถเชื่อมต่อผ่าน 0 mcp-server --workflows หรือใช้งานผ่าน CLI เพื่อรัน workflow ด้วยคำสั่งเช่น 0 workflow run และ 0 runs list ได้เช่นกัน
สำหรับการเข้าถึงโมเดล ผู้ใช้ต้องนำ API key มาเอง โดยหน้า API keys ระบุว่ารองรับทั้ง OpenAI, Anthropic, DeepSeek, OpenRouter, Azure, Qwen, Kimi, GLM, Grok รวมถึง Claude, Codex และ Gemini CLI runtimes
Benchmarks: ตัวเลขและสถิติประสิทธิภาพ
ข้อมูลคะแนนทั้งหมดด้านล่างนี้เป็นการรายงานผลโดยทีมพัฒนาเอง
| Benchmark | Score | Conditions |
|---|---|---|
| XBOW web CTFs | 93/95 (97.9%) | gpt-5.4 cohort, นับจำนวนความสำเร็จที่คงไว้ |
| XBOW union, white-box | 102/104 | Artifacts ที่คงไว้, ไม่ใช่แบบสะสม |
| XBOW union, black-box | 81/104 | Artifacts ที่คงไว้, ไม่ใช่แบบสะสม |
| Cybench | 36/40 (90.0%) | Azure gpt-5.4, ลองใหม่ 3 ครั้ง |
| npm audit, 81 packages | F1 0.973 | 100% TPR, FPR 0.11, ground truth ที่สร้างเอง |
หมายเหตุ: ค่าใช้จ่ายเฉลี่ยอยู่ที่ประมาณ $5.20 ต่อการแก้โจทย์ XBOW หนึ่งข้อ
การเปรียบเทียบกับเครื่องมือ AI Pentesting อื่นๆ
| Feature | 0 (0sec Labs) | Shannon (Keygraph) | Strix | CAI (Alias Robotics) |
|---|---|---|---|---|
| License | MIT OR Apache-2.0 | AGPL-3.0 | Apache-2.0 | MIT + proprietary |
| Status | Research preview | Active | Active | Archived Aug 28, 2026 |
| Interfaces | Web, CLI, MCP | CLI, CI actions | CLI, Web viewer | CLI/REPL, MCP |
| Scope | Web, LLM, Source, Kernel | Web apps, APIs | Code, Web apps | ระบบอัตโนมัติทั่วไป |
| Binary RE | รองรับ (0verse) | ไม่ระบุ | ไม่ระบุ | ไม่ระบุ |
| Models | BYO (14 ราย) | BYO (Anthropic ฯลฯ) | BYO ผ่าน LiteLLM | 300+ ผ่าน LiteLLM |
| Requirements | macOS/Linux | Docker, Node.js | Docker | Python 3.12 |
ผลการใช้งานในสภาพแวดล้อมจริง
ในหน้า research ระบุว่าเครื่องมือ 0 ค้นพบ 0-days ใน Linux kernel ที่ได้รับการยืนยันและ merge แล้วมากกว่า 30 รายการ ครอบคลุมระบบย่อยอย่าง Bluetooth, NFC, mac802154, TIPC และ mlx5e นอกจากนี้ยังพบ CVE ในไลบรารียอดนิยมอย่าง jsonata, node-forge, protobuf.js และ Wireshark
การวางจำหน่ายและราคา
ตัว harness แบบ open-source เปิดให้ใช้งานได้ฟรีโดยผู้ใช้รับผิดชอบค่าใช้จ่ายของโมเดลเอง ส่วนเวอร์ชันแบบโฮสต์ในชื่อ 0cloud กำลังเปิดให้ลงชื่อรอคิว (waitlist) โดยหน้า pricing ระบุว่าจะมีเครดิตทดลองใช้ $100 และคิดค่าบริการ $5 ต่อการทดสอบความปลอดภัยในแต่ละ Pull Request (PR)
ประเด็นสำคัญ
- 0 คือ AI security harness สัญญาอนุญาต MIT/Apache-2.0 พัฒนาโดย 0sec Labs ภายใต้การสนับสนุนของ Y Combinator
- รองรับการใช้งานหลากหลายรูปแบบทั้ง browser console, CLI และ MCP server สำหรับ coding agents
- ผู้ใช้ต้องนำโมเดลมาเอง โดยรองรับผู้ให้บริการ 14 ราย รวมถึงตระกูล Claude, Codex และ Gemini
- ผลการทดสอบ XBOW ระบุคะแนนสูงถึง 93/95 และในส่วน black-box union ทำได้ 81/104
ความคิดเห็น (0)
เข้าสู่ระบบเพื่อร่วมแสดงความเห็น
สมัครสมาชิกมาเป็นคนแรกที่แสดงความเห็นกันเลยโบร