李烨琦
2026年4月以来，AI技术在网络安全领域迎来了新一轮爆发，以Mythos为代表的新一代大模型，在漏洞挖掘、自动化攻击方面的能力极大提升。传统的漏洞挖掘高度依赖安全专家的经验、逆向工程能力以及基于规则匹配的静态扫描，而新型AI模型不仅能够理解复杂的代码语义与业务逻辑，还能实现跨文件、跨组件的深度上下文追踪，甚至具备自动生成高质量0day漏洞利用链的能力。AI降维打击式的漏洞挖掘能力，意味着漏洞发现的数量和速度正在迎来历史性的井喷。面对海量涌入的漏洞，传统基于人力堆叠、固化流程的漏洞治理体系难以为继。在AI时代攻防愈发不对称的背景下，企业亟需打破传统的思维定式，构建一套适应AI时代特征的新型全生命周期漏洞治理体系。
AI技术不断加速攻防对抗技术演进，漏洞治理最突出的矛盾已经从“看不见”转变为“数量太大”，这一困境并非单纯源于人力短缺或工具落后，其根本原因在于传统的安全漏洞治理能力已无法适配AI时代的漏洞治理需求，需要理清痛点背后的真实能力短板，才能为后续治理策略提供落地根基。AI时代的漏洞治理存在“修哪个”“漏洞多”“不敢修”“修得慢”四大核心痛点，企业可以围绕风险级别研判、开发源头管控、AI自动验证、AI防御对抗等方面针对性施策，构建高效可控的漏洞全生命周期智能化治理体系。
“修哪个”——完善智能化风险验证能力与优先级标准
面对海量漏洞，首要任务是明确“修哪个”，构建智能化风险验证能力，明确漏洞实质性风险，优先保障高风险漏洞闭环，杜绝风险外溢，守住底线。
首先要构建智能化风险验证能力。传统静态应用安全测试工具误报率极高，且漏洞验证高度依赖人工，难以在海量漏洞中精准定位真实风险。AI时代需要构建AI白盒审计与自动化验证相结合的闭环体系。
在白盒代码审计方面，利用大语言模型强大的代码理解能力，替代传统的正则匹配和抽象语法树分析，AI能够深入理解代码的业务逻辑、数据流向和鉴权机制，大幅降低误报率，并能挖掘出传统工具难以发现的深层次逻辑漏洞和越权漏洞。实际测试表明，AI白盒审计在误报过滤和逻辑漏洞发现两个维度上，效果显著优于传统方案。
在漏洞验证方面，引入智能体技术。当白盒工具或外部情报产生漏洞后，智能体可结合漏洞描述，自动分析漏洞成因，生成对应的验证POC，并在隔离的沙箱或开发测试环境中进行自动化验证，形成直观的风险验证报告。过去安全人员需要逐个复现漏洞、确认可利用性，大量时间耗费在重复劳动上，智能体能够替代绝大部分人工验证工作，将安全人员从“验证员”角色中解放出来，使其聚焦于风险研判和修复策略制定。
在完成智能化风险验证能力构建的基础上，漏洞修复红线应聚焦于三类核心场景：
一是可被利用的高危漏洞。在AI时代，攻击者利用大模型生成利用脚本的速度已达到分钟级甚至秒级，防守方的时间窗口被极限压缩。这类随时可能被武器化、被自动化脚本大规模扫描利用的漏洞，必须按最高标准时限修复。
二是监管通报、合规强制要求漏洞。监管机构通报的漏洞以及等保、重保期间暴露的漏洞，不仅是技术安全问题，更关乎企业声誉甚至行政处罚，是合规底线与政治红线，必须按相关部门要求及时修复。
三是涉及核心重点业务系统、直接暴露在互联网边界的高危漏洞。用户支付、身份认证、用户敏感信息存储、对外暴露网关等高价值资产，是黑客和APT组织优先重点攻击的目标，上述系统的高风险漏洞统一需提升优先级，优先排期修复。
“漏洞多”——提升全生命周期安全开发与开源治理能力
“边修边生、改代码难、开源组件拖后腿”是漏洞数量居高不下的直接原因。修复困难有时并非源于技术复杂度，而是安全能力未充分融入研发全流程，系统内生安全能力不足，导致漏洞持续产生、修漏洞成为高成本的附加工作，陷入越修越多的恶性循环。
面对此类痛点，首先在开发环节，可全面推广集成AI安全助手的IDE插件。开发人员编写代码的同时，AI助手实时进行安全语义分析，提示潜在风险并自动补全安全代码，从源头阻断漏洞的产生。这一能力的关键在于即时性能力的提升，开发人员不用等待代码提交、编译、扫描后才得知自己写了有问题的代码，而是在开发过程中就被提醒。这种反馈闭环能有效培养开发人员的安全编码习惯，长期来看是降低漏洞总量的根本手段。
其次在开源软件治理方面，要建立“开源组件能不用就不用”的基本原则，大力发展自主研发能力，实现自主可控。
面对必须用的、短期内无法进行替换的开源组件，一方面要大力提升组件可用性分析能力，传统SCA工具只要发现引入的组件存在漏洞就会报警，导致大量“引入但未调用”的无效告警将真正需要关注的漏洞淹没。而AI可以通过分析项目源代码，精准判断业务代码是否真正调用了该组件中存在漏洞的函数。若漏洞函数从未被直接或间接调用，则该漏洞的可利用性极低，修复优先级可以大幅降低。这一过滤机制将大大缓解SCA告警量过大、研发团队不堪重负的问题，使有限的修复资源能够集中在真正有威胁的漏洞上。
另一方面要利用AI分析组件的行为模式，可以有效识别影子API、潜在供应链投毒攻击等易被忽略的风险。影子API是指组件中声明但未公开的接口，可能被攻击者利用进行横向移动，供应链投毒则是通过污染开源仓库的组件包实现后门植入。AI通过对比组件不同版本之间的行为差异，可自动标记异常变化，辅助研发团队快速定位可疑行为，保障软件供应链的整体可信度。
“不敢修”——构建AI自动化测试闭环与高可用架构
“怕影响生产、测试周期长、上线风险高”是项目组不敢修漏洞的核心症结。即便漏洞识别准确、修复方案完备，项目组仍因担心影响业务而推迟上线，修复漏洞被视为高风险操作，最终导致漏洞长期滞留。
面对此类痛点，一方面要通过建设高度冗余的基础架构，降低漏洞修复带来的潜在业务影响。比如，通过容器化实现环境一致与快速交付，修复漏洞直接通过镜像替换，不修改宿主机配置；采取灰度发布策略，实时监控错误率、延迟、资源占用等指标，将风险控制在可控范围内；依托容器编排平台的自动化调度能力，实现修复版本的快速调度与异常秒级回滚，让漏洞修复不再是高风险动作，而是日常发布流水线中的一环。架构的冗余度越高，修漏洞的心理负担越低。
另一方面要在测试与修复环节，将AI融入CI流水线。AI可自动分析代码上下文并生成修复代码。研发人员无需重新查阅文档或手动修改代码，只需对AI生成的补丁进行验证确认。传统模式下，研发人员修复一个低危漏洞，需要理解漏洞原理、定位代码、编写修复方案、提交审核，整个流程耗时较长且容易因修复引入新的缺陷。AI辅助修复可以大幅压缩此环节的时间，同时附带自动生成的安全回归测试用例，确保修复动作不会引发新的业务缺陷。这种边写边修、自动测试的模式，能大幅提升低危漏洞的修复效率，降低新漏洞产生的可能性。
在组件升级环节，AI同样可发挥兼容性评估作用。开源组件升级最大的阻力并非漏洞本身，而是版本兼容性问题，开发人员担心组件升级后导致现有业务功能受到影响。AI的长上下文能力可以自动分析新旧版本组件的差异，评估对当前业务代码的影响范围，并辅助重构不兼容的调用代码，开发人员不必逐一查阅组件的变更日志和文档，AI可以直接给出升级影响评估报告和代码修改建议，升级决策的效率和准确性都能明显提升。
“修得慢”——优化漏洞修复及防御体系
AI挖掘漏洞和生成攻击脚本的速度是分钟级甚至秒级，而在修复窗口期内，有时因验证耗时、审批流程复杂导致周期拉长，面对海量漏洞，修复工作必须从专项攻坚走向常态化运营，通过建立快速修复技术架构，缩短漏洞修复窗口期，同时窗口期需依靠安全运营手段争取时间，以自动化防御对抗自动化攻击。
首先，面对海量漏洞，不应让技术人员适应漏洞修复强度，而应让技术架构内生快速修补能力。需要建设自动化补丁编排与灰度分发流水线。各类渠道产生的漏洞结果，自动关联资产指纹，匹配补丁包或生成热修复分支，经过灰度验证后分批推送，全程分钟级编排、小时级收敛。
其次，在修复窗口期内，使用安全运营手段为修复争取时间。
一是推行AI驱动的虚拟补丁技术。当新漏洞爆发且代码尚未修复时，AI可在分钟级完成漏洞的特征和利用原理分析，一键生成WAF或RASP的防护规则，在网关或应用层进行精准拦截，实现不修改代码即可临时修复漏洞的应急效果。虽然虚拟补丁无法替代源码级修复，但在高危漏洞的修复窗口期中，是争取时间最有效的手段。
二是构建AI对抗AI的动态防护网。面对AI自动化、多模态的攻击能力，传统的特征匹配防御已经失效。攻击者利用AI可以轻易绕过固定的签名规则，生成与正常流量几乎无法区分的攻击载荷。防守方必须同步升级，深化建设基于AI的流量与行为分析引擎，通过学习正常业务流量基线，实时识别异常访问模式和未知的0day利用尝试。结合RASP运行时应用自我保护技术，当检测到内存破坏、异常执行流或非预期的系统调用时，AI自动阻断攻击并辅助人工恢复应用状态，在运行态层面构建起坚固防线。
此外，持续开展AI红蓝对抗演练也能帮助防御体系不断进化，AI模拟攻击者发现的新攻击手法，会被反馈到防御模型训练中，形成攻防能力的自演进循环。
AI时代的到来，彻底打破了传统的网络安全攻防平衡。以Mythos为代表的AI能力让漏洞挖掘变得前所未有的高效，也促使企业必须重构漏洞治理体系。
全生命周期的漏洞治理不再是单纯的安全合规动作，而是一场融合了AI技术的效能革命。只有明确痛点，精准施策，打造出一条AI驱动、动态免疫的新型全生命周期漏洞治理流水线，才能适应新时代的要求。
在全新攻防格局下，AI技术不仅是攻击者手中的尖矛，更将成为防御者坚不可摧的厚盾，护航企业在数字时代的浪潮中实现业务韧性发展与网络安全保障共赢。
来源：光大银行金融科技
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