LibVulnWatch: A Deep Assessment Agent System and Leaderboard for Uncovering Hidden Vulnerabilities in Open-Source AI Libraries

📄 arXiv: 2505.08842v2 📥 PDF

作者: Zekun Wu, Seonglae Cho, Umar Mohammed, Cristian Munoz, Kleyton Costa, Xin Guan, Theo King, Ze Wang, Emre Kazim, Adriano Koshiyama

分类: cs.CR, cs.CL

发布日期: 2025-05-13 (更新: 2025-06-30)

备注: ACL 2025 Student Research Workshop and ICML 2025 TAIG Workshop

💡 一句话要点

提出LibVulnWatch以解决开源AI库中的隐性安全风险问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 开源AI库 安全风险评估 大型语言模型 智能代理 供应链管理 合规性 风险量化 生态系统监控

📋 核心要点

  1. 现有的开源AI库在安全性和合规性方面存在未被充分评估的风险，导致潜在的安全隐患。
  2. LibVulnWatch系统通过图形化的代理协调，利用大型语言模型进行深度风险评估，提供可重复的评分。
  3. 在对20个流行库的评估中，LibVulnWatch覆盖了88%的OpenSSF Scorecard检查，并发现了额外的19个风险。

📝 摘要（中文）

开源AI库是现代AI系统的基础，但它们在安全性、许可、维护、供应链完整性和合规性方面存在显著的、未被充分研究的风险。本文介绍了LibVulnWatch，一个利用大型语言模型和智能工作流进行深度证据评估的系统。该框架基于图形化的专用代理协调，提取、验证和量化风险，使用来自代码库、文档和漏洞数据库的信息。LibVulnWatch在五个关键领域生成可重复的、符合治理标准的评分，并将结果发布到公共排行榜上以进行持续的生态系统监控。应用于20个广泛使用的库，覆盖了高达88%的OpenSSF Scorecard检查，同时每个库还发现了多达19个额外风险，如关键的远程代码执行漏洞、缺失的SBOM和合规性缺口。通过将先进的语言技术与软件风险评估的实际需求相结合，该研究展示了一种可扩展、透明的持续供应链评估和库选择机制。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决开源AI库中隐性安全风险的评估问题。现有方法往往缺乏深度和系统性，无法全面识别潜在的安全隐患和合规性问题。

核心思路：LibVulnWatch通过结合大型语言模型和智能代理工作流，进行深度的证据基础评估，旨在提供更全面的风险识别和量化。

技术框架：该系统采用图形化的代理协调架构，主要模块包括信息提取、风险验证和量化评分。信息源涵盖代码库、文档和漏洞数据库。

关键创新：LibVulnWatch的创新在于其将语言技术与软件风险评估结合，形成了一种可扩展且透明的评估机制，显著提升了风险识别的深度和广度。

关键设计：系统设计中，采用了多种参数设置和损失函数，以确保评估的准确性和可靠性，具体的网络结构和算法细节在论文中进行了详细描述。

📊 实验亮点

在对20个流行的开源AI库进行评估时，LibVulnWatch覆盖了高达88%的OpenSSF Scorecard检查，并发现了每个库最多19个额外的风险，包括关键的远程代码执行漏洞和合规性缺口，显示出其在风险识别方面的显著优势。

🎯 应用场景

LibVulnWatch可广泛应用于开源软件开发、AI模型选择和供应链管理等领域，帮助开发者和企业识别和评估潜在的安全风险，从而提高软件的安全性和合规性。未来，该系统有望推动开源生态系统的安全标准化和透明化。

📄 摘要（原文）

Open-source AI libraries are foundational to modern AI systems, yet they present significant, underexamined risks spanning security, licensing, maintenance, supply chain integrity, and regulatory compliance. We introduce LibVulnWatch, a system that leverages recent advances in large language models and agentic workflows to perform deep, evidence-based evaluations of these libraries. Built on a graph-based orchestration of specialized agents, the framework extracts, verifies, and quantifies risk using information from repositories, documentation, and vulnerability databases. LibVulnWatch produces reproducible, governance-aligned scores across five critical domains, publishing results to a public leaderboard for ongoing ecosystem monitoring. Applied to 20 widely used libraries, including ML frameworks, LLM inference engines, and agent orchestration tools, our approach covers up to 88% of OpenSSF Scorecard checks while surfacing up to 19 additional risks per library, such as critical RCE vulnerabilities, missing SBOMs, and regulatory gaps. By integrating advanced language technologies with the practical demands of software risk assessment, this work demonstrates a scalable, transparent mechanism for continuous supply chain evaluation and informed library selection.