RedHerring usa iscas falsas para desperdiçar o orçamento de agentes de IA que caçam vulnerabilidades em código aberto
O estudo documenta que agentes autônomos de LLM já realizam busca de vulnerabilidades em escala de repositório, gerando muitas hipóteses baratas mas só conseguindo verificar uma fração delas dentro de um orçamento finito. Explorando essa assimetria, os autores propõem o RedHerring, que insere iscas de vulnerabilidade certificadamente seguras — derivadas de CVEs reais mas com o caminho de exploração bloqueado — reduzindo em até 60% as vulnerabilidades reais encontradas pelo agente atacante.
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