FIELDWORK / AI SECURITY RESEARCH OSLOCAL-FIRST · EVIDENCE-FIRST

01 / INTRODUCTION

让 AI 推进研究。
让证据决定结论。

Fieldwork 把授权范围、研究任务、观察证据和独立复验放在同一条工作流里。AI 可以提出假设、整理材料;一个结论是否成立,仍由可追溯的验证过程决定。

02THE METHOD

不是更多警报。
是更可信的研究。

扫描命中、模型判断和工具输出只是观察。Fieldwork 将它们与授权快照、来源、反证及重放结果关联,避免把“看起来像漏洞”直接写成正式结论。

研究者始终保留控制权:确认 Scope、审阅执行计划、处理规则歧义,并决定何时交付报告。

  1. 01确定授权边界目标、规则、预算和禁止动作
  2. 02组织研究假设、图谱、任务与观察
  3. 03独立复验负对照、重放和验证回执
  4. 04交付结论可信发现、证明包与报告
03THE PRODUCT

研究工作台 / FIELDWORK V5

从一个界面,
看到研究的来龙去脉。

项目、任务、候选与可信结果分层呈现。界面展示研究的当前状态,也让下一步需要谁确认一目了然。

Fieldwork V5 应用总览界面,展示研究项目、任务、候选发现和人工待办;画面使用隔离示例数据
01 / CAMPAIGNS应用界面示意 · 隔离示例数据,无真实项目或安全发现

RESEARCH GRAPH

每个判断,
都有来源和状态。

图谱连接授权边界、研究假设、观察材料、候选与结果;来源关系不等于验证完成。未获独立证明的内容保持待验证状态。

来源可追踪反证可见状态不混淆
Fieldwork V5 Research Graph 界面,显示授权范围、假设、观察证据和待验证候选之间的示例关系
02 / RESEARCH GRAPH应用界面示意 · 关系为隔离示例
04RESEARCH DOMAINS

一个信任底座。
三个研究方向。

不同目标需要不同验证方法,但都必须经过授权、证据和复验门槛。

AI / 001

审计 Agent 的实际行为,
不只听它的自我描述。

把策略、工具调用和可见遥测分开,研究提示注入、工具越权、敏感信息暴露与副作用。

01

行为与策略对照

记录 Agent 声称、策略要求与观察到的执行差异。

02

不可信输入边界

网页、文档和工具结果不能直接改写执行规则。

03

受控验证

有来源的异常先进入调查,不自动生成可信发现。

05TRUST LAYER

THE LINE WE DO NOT CROSS

Observation
不等于 Finding。

OBSERVATION

工具命中或模型提出一条线索,记录原始来源与适用范围。

CANDIDATE

形成可证伪的安全假设,列出尚缺的证明、反证和影响材料。

VERIFICATION RECEIPT

独立验证绑定输入快照、环境与结果;历史回执不自动代表当前仍有效。

CANONICAL RESULT

只有通过门槛的结论,才进入证明包和报告交付流程。

06PRODUCT STATUS

进展公开,
边界也公开。

Fieldwork 正在持续开发。以下区分已实现的本地能力、研发中的 V5 组件和发布前仍需完成的验收;不是对所有环境的可用性承诺。

本地已有能力

授权与可信交付

Scope 确认、任务控制、Candidate 与 Verified 分层、部分专用复验、Proof Capsule 导出预检。

V5 研发验证中

统一研究控制面

Research Graph、AgentTask / Runner、Runtime 路由、持续研究与漏洞情报正分阶段接入并验收。

发布前待完成

真实环境与分发验证

完整桌面安装/升级、隔离与权限验证、更多真实授权场景和全量可访问性验收。

FIELDWORK / RESEARCH WITH RECEIPTS

Question everything.
Prove what matters.

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