Phát hiện lỗ hổng AI (săn lỗi tự động) là phương pháp tự động phát hiện và xác minh các lỗ hổng phần mềm bằng cách yêu cầu các AI agent LLM hoặc AI thực hiện phân tích mã và tạo ra các kiểu tấn công.
Theo định nghĩa tiêu chuẩn ngành, phát hiện lỗ hổng AI (săn lỗi tự động) đề cập đến một phương pháp kết hợp các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) và AI agent để tự động tìm kiếm và phân loại các lỗ hổng phần mềm kết hợp với phân tích tĩnh và động và làm mờ. Người ta nói rằng đến năm 2026, sẽ có phong trào ngày càng tăng giữa các công ty quản lý tiền thưởng lỗi và nhà cung cấp đám mây nhằm giới thiệu các AI agent trên cơ sở dùng thử trong giai đoạn xem xét tiền mã hóa. Tuy nhiên, trong hoạt động thực tế, có nhiều kết quả phát hiện dương tính giả và một nhược điểm đã được chỉ ra là vẫn cần phải có sự phân loại của các kỹ sư an ninh con người. Người ta cũng cho rằng rất dễ bỏ qua các mẫu lỗ hổng mới và chuỗi tấn công zero-day phức tạp không có trong dữ liệu huấn luyện. Về chi phí, số lượng lệnh gọi tới LLM API tỷ lệ thuận với số lượng mã, điều này có xu hướng làm tăng chi phí cho các kho lưu trữ quy mô lớn và người ta cho rằng giá trung bình thường nằm trong khoảng hàng chục nghìn yên Nhật đến hàng trăm nghìn yên Nhật mỗi tháng. Khi chọn một công cụ tại hiện trường, cách tiếp cận được áp dụng rộng rãi là trước tiên giới thiệu nó ở quy mô nhỏ để bổ sung cho các công cụ phân tích tĩnh hiện có, sau đó mở rộng phạm vi ứng dụng đồng thời xem xét tỷ lệ dương tính giả và chi phí.