La investigación sobre vulnerabilidades de IA es no determinista. El mismo modelo que analiza el mismo código no tomará el mismo camino de razonamiento cada vez. Algunos caminos no encuentran nada. Algunos caminos encuentran el error. Un solo escaneo es como lanzar una moneda. Pero, ¿qué pasa si sigues lanzando?

zkao hace que la investigación de seguridad de IA funcione de la manera en que funciona el fuzzing: no como un evento único, sino como algo que ejecutas continuamente hasta que la cobertura se acumule. Comenzamos con Circom, donde tenemos una profunda experiencia de más de 100 auditorías de sistemas ZK.

Conecta tu repositorio de GitHub una vez. zkao hará: - escaneos en un horario (y bajo demanda) - re-escaneos cuando los modelos mejoren - re-escaneos cuando lancemos nuevos patrones de auditorías reales - deduplicar hallazgos - mostrar nuevos resultados meses después a medida que mejora la cobertura

Tu cobertura mejora en tres ejes: 1. los modelos mejoran 2. nuestros patrones se enriquecen (aprendidos de auditorías reales de Circom) 3. la probabilidad se acumula con ejecuciones repetidas Incluso si tu código no cambia, tu cobertura de seguridad sí.

zkao no se entrena en vibras. Se informa por lo que vemos en la práctica. Señales poco restringidas, asignaciones inseguras, falta de comprobaciones de rango, sutiles fallos lógicos entre plantillas. Todos patrones de compromisos reales, codificados en agentes que escanean tu base de código.

zkao ahora está en acceso anticipado. Si tienes circuitos de Circom y deseas una investigación de seguridad que se vuelva más inteligente con el tiempo: ¿Quieres acceso anticipado? Contáctanos: La seguridad no debería ser un evento único. Debería acumularse.