Sviluppare agenti di intelligenza artificiale in grado di individuare vulnerabilità in sistemi complessi è ancora un compito impegnativo che richiede molto lavoro manuale. Tuttavia, tali agenti presentano un vantaggio importante: a differenza dei metodi tradizionali come il fuzzing o i controlli formali, il loro lavoro può essere letteralmente “letto” dai log. Ciò consente ai ricercatori di comprendere meglio i punti di forza e di debolezza dei moderni modelli LLM. Gli autori dell’esperimento hanno raccolto oltre cento gigabyte di tali log e selezionato diversi casi illustrativi. Il primo oggetto di test è stato SQLite, un DBMS leggero ed estremamente diffuso basato su C,