Harness 如何编排 LLM 安全扫描

传统代码扫描器只能靠规则匹配找已知模式，而大语言模型能顺着程序逻辑追踪攻击者可控的输入是否真的能到达危险位置，因此能发现规则没覆盖的漏洞。但模型本身不稳定：同一份没变的代码扫两次，结果可能不同，耗时和花费也难预测，没法直接用在每次提交都跑的自动化扫描上。Harness 的 Security Test Orchestration（STO）在模型外面加了一层编排：控制扫描什么时候触发、只扫改动范围、每步怎么约束、结果怎么统一，变成可比较、可信任的扫描。用 GPT-5.5 对三个故意留漏洞的测试应用跑基准，增量扫描比全量扫描最高省约 83% 费用、快约 72%，且没有漏掉全量扫描找到的问题；连续跑 10 次时增量方案比全量便宜约 75%。目前该能力基于 OpenAI Codex Security，配合 Mythos 代理插件，以安全扫描技能方式调用，具体开放范围和价格原文未说明。