文章总结： 火山引擎在BlackHatAsia2026发布两项AI安全研究成果：AgentMiner作为通用AI智能体安全审计框架，通过多智能体协作与动静结合闭环审计模式，已在超10个主流开源AI智能体中发现15+漏洞并获7个CVE；BoardSentinel是BMC固件自动化静态分析框架，利用混合检测引擎实现规模化漏洞识别，大幅提升数据中心底层硬件安全审计效率。 综合评分： 92 文章分类： AI安全,解决方案,安全工具,漏洞分析

两大成果入选 | 火山引擎AI安全研究亮相Black Hat Asia 2026

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火山引擎AI安全 火山引擎AI安全

字节跳动技术团队

2026年4月28日 17:02 北京

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4月21-24日，Black Hat Asia 2026（亚洲黑帽大会）在新加坡举办。作为亚太地区最高规格的网络安全盛会，会议聚焦于先进安全研究、发展和趋势，并以其强技术性、权威性、客观性引领未来安全思想和技术的走向。

在本届大会上，来自火山引擎的两项AI安全研究-Agent Miner（通用AI智能体安全审计框架）与BoardSentinel（BMC固件自动化安全分析框架）亮相。

Agent Miner 作为通用安全审计智能体，依托多代理架构开展安全审计，已挖掘多个高危漏洞并斩获CVE编号。BoardSentinel作为面向固件的自动化静态分析框架，通过混合检测能力与可扩展规则体系等能力，高效识别漏洞，助力研究人员规模化开展BMC固件安全监测。

Agent Miner：为AI智能体生态构建的安全审计智能体

随着LLM大语言模型的普及，能够自主理解、分解并执行复杂任务的AI智能体（AI Agent）正成为新的技术浪潮。然而，这种高度的自主性和复杂性也带来了前所未有的安全风险。一个被恶意利用的AI智能体，可能会导致严重的数据泄露或系统破坏。

基于此，火山引擎AI安全团队推出了Agent Miner——一个基于多Agent协作的通用AI智能体安全审计智能体。Agent Miner本身就是一个由多个专业AI智能体组成的协作网络，它将复杂的安全审计任务智能地分解给不同的“角色”：有的负责规划，有的负责静态代码分析，有的负责动态风险验证。

其核心亮点在于“动静结合的闭环审计”模式。首先，通过静态分析扫描代码，发现潜在的风险点；然后，由专门的“风险验证官”智能体尝试编写并执行攻击代码（PoC）进行动态验证。这种“先发现线索、后证实威胁”的自动化流程，极大地提高了漏洞发现的准确性和效率。基于该框架，火山引擎已在超过10个主流开源通用AI智能体中发现了15个以上的安全漏洞，并获得了7个CVE（通用漏洞披露）编号，充分证明了其在前沿AI安全领域的审计能力。Agent Miner的探索，为如何治理高速演进的AI生态安全提供了宝贵的实践经验。

BoardSentinel：数据中心“神经中枢”的自动化安全卫士

在庞大的数据中心内，服务器主板上的基板管理控制器（BMC）扮演着“神经中枢”的关键角色。它拥有对服务器硬件的最高控制权限，负责远程管理、监控和固件更新。然而，这一特权地位也使其成为极具吸引力的攻击目标。一旦BMC被攻破，整个数据中心的安全防线便可能全线崩溃。传统上，对BMC固件进行安全分析是一项极为复杂且耗时的工作，需要安全专家花费数天乃至更长时间进行手动逆向工程，效率低下且难以规模化。

为应对这一挑战，火山引擎AI安全团队研发了 BoardSentinel，一个BMC固件自动化静态分析框架。该框架能够自动完成对不同厂商（如AMI MegaRAC、OpenBMC等）固件的解包、拆解与分析，将复杂的漏洞检测流程完全自动化。通过创新的混合漏洞检测引擎，BoardSentinel巧妙结合了IDA Pro反编译、Semgrep模式匹配和自定义检测器，能够精准识别已知的历史漏洞和通用的未知安全风险，并自动生成包含修复建议的可行动报告。

BoardSentinel的出现，将BMC固件的分析周期大幅降低，实现了对底层硬件安全风险的快速、规模化审计。希望可以为行业的固件供应链安全提供可借鉴的开源解决方案。

火山引擎始终认为，安全是AI大规模使用的生命线。未来，火山引擎将继续秉持开放、合作的态度，在持续打磨自身产品安全能力的同时，积极与全球的安全研究社区、生态伙伴及客户分享技术成果与实践经验，携手伙伴一起共筑安全、稳健的数字未来。

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