感覺像是「針對漏洞的 AlphaFold」應該是可行的： 在 (位元組碼，儀器) 配對上進行訓練，其中儀器是針對分支遍歷的 LLVM 儀器，類似於灰盒模糊測試。將漏洞開發視為一個黑盒結構預測問題。

然後對合成儀器進行推斷，其中該儀器代表您想要達到的某個程序狀態。

這聽起來令人恐懼，但不會不對稱地使攻擊者受益。防禦者會在攻擊者之前建立這種基礎設施，而其能力（如果類似於 AlphaFold）將取決於計算規模，而這是防禦者擁有更多的東西。

這個問題在於，這裡的alphafold類比失效的地方在於，對於開發者來說，獎勵的景觀非常稀疏且不連續。不過，我非常好奇這樣的模型會如何進行泛化。

cc @DARPA

@EmilMieilica 它也不會寫出可利用的位元組碼，而是預測任意儀器狀態的位元組碼