PolyRange, entwickelt vom CEO und Mitgründer von Aether AI (/u/theonejvo), reagiert auf eine von mehreren Laboren gemeinsam diagnostizierte Schwäche in der Cyber-AI-Evaluation: Bestehende Benchmarks sind entweder statisch und kontaminiert (CTF-Stil: DVWA, NYU CTF Bench, CyberGym, AutoPenBench) oder messen gegen undefinierte Verteidigungsinfrastruktur (Bug-Bounty-Stil: XBOW). Anthropics Claude-Mythos-Systemkarte, das UK-AISI-Papier von Folkerts et al. sowie OpenAIs Evaluierungsrichtlinien fordern übereinstimmend: dynamisch erzeugte, private Tasks mit aktiven Verteidigungskomponenten. PolyRange generiert jede Evaluierungsumgebung frisch per LLM der Wahl des Forschers — damit ist per Konstruktion sichergestellt, dass kein statisches Artefakt in zukünftige Trainingskorpora einfließt. Das Framework läuft vollständig auf echten Backends (PostgreSQL-Dialekte, PHP für LFI, Shell für Command-Injection, Jinja2 für SSTI) und bringt ein Single-Command-Eval-CLI mit. v1.0 ist MIT-lizenziert, selbst-hostbar auf Fly.io oder beliebigen Docker-Hosts. Ein empirisches Paper mit Vergleichsdaten hängt laut Autor von Partnerschaftsfinanzierung ab.