安全进入“AI自主攻击”时代,瑞数信息如何用AI对抗AI

简介: 2026年,AI自主发现并利用FreeBSD漏洞,标志安全进入“智能体对抗”新阶段。攻击高度拟真、无人化、动态化,传统规则防护失效。瑞数信息以动态对抗为基座,融合AI实现“感知-决策-执行”闭环,构建覆盖多入口、数据驱动、自适应演进的智能防御体系。(239字)

2026年4月,一次被业内反复提及的事件成为分水岭——以Anthropic推出的Claude为代表的AI系统,在无人工干预的情况下,仅用数小时便完成了对FreeBSD内核漏洞的自主发现与利用验证。
这意味着:AI,正从辅助工具,演变为具备独立攻击能力的威胁主体。
安全对抗,开始进入“智能体对抗智能体”的新阶段。
与此同时,攻击强度与复杂度同步提升:DDoS峰值流量逼近30Tbps,攻击频率显著上升;以某直播平台安全事件为代表的业务型攻击事件,呈现出更强的持续性与对抗性。
更关键的变化是——攻击正在“像人一样”。
头部互联网平台已持续遭遇高度拟真的业务型攻击:攻击者不再依赖固定脚本,而是模拟真实用户的访问路径、交互节奏与决策行为,在复杂业务流程中逐步推进。传统基于IP、指纹与规则的防护体系,正快速失效。
安全对抗的核心由此发生转移:从“特征识别”,转向“行为对抗”。
当攻击进入“真实用户化”,安全对抗被重写
今年年初,龙虾OpenClaw的爆火成为一个标志性信号。“龙虾”已不再是传统语境中的食材,而成为AI能力跃迁的隐喻。
随着Open Claw能力外溢,攻击面迅速扩张:当前已识别30万级公网暴露实例,风险从单点漏洞延伸至网关、供应链、凭证体系等多个维度。
安全漏洞正演变为覆盖供应链、身份体系及AI交互层的复合型风险,攻击路径也从线性利用,转向多点联动与动态组合。
过去十年,安全体系建立在一个默认前提之上:攻击是“机器行为”,可以被特征识别与拦截。
但现在,这一前提正在被打破。
AI的引入,使得攻击具备三类关键能力:
• 行为拟真:生成接近真实用户的访问路径与操作节奏
• 链路编排:从探测、利用到横向移动一体化执行
• 动态调整:在多轮交互中持续试探与修正策略
攻击形态已从“工具使用”走向“智能体运行”。
在这一背景下,传统防护方式面临根本性挑战。依赖IP、UA、频率与设备指纹等的特征识别机制,难以区分真实用户与拟真攻击行为。攻击者已经可以让智能体自我实现突破和绕过,在“正常行为”的表象下推进攻击。
因此,安全对抗的关注点也正从“识别谁在访问”,转向“判断行为意图”。
进一步来看,攻击已进入“真实用户化”阶段:
像真人一样访问、像用户一样操作,并沿完整业务流程推进,从注册到交易逐层渗透。
这类攻击的本质,并非绕过检测,而是在“正常行为”中完成攻击。
这一趋势带来三重直接影响:
• 攻击实现“无人化”
• 漏洞挖掘效率指数级提升
• 防守响应窗口被显著压缩
当攻击具备感知、决策与执行能力,传统依赖规则与人工响应的防御体系,正在被迅速拉开差距。
问题随之而来:当攻击进入智能体时代,防守是否仍停留在规则时代?
答案显然是否定的。
AI对抗AI:从动态防护到智能对抗
如果说攻击正在走向智能体化,那么防御的演进就不能是简单能力的叠加,而是体系重构。
对瑞数信息而言,这一演进过程并非始于“引入AI”,而是建立在长期动态对抗能力的累积之上。
早期,瑞数信息围绕Web应用,通过动态封装、代码混淆与动态令牌等机制,使客户端逻辑持续变化,从而显著提高自动化攻击的分析与复现成本。
随后,瑞数防护能力扩展至APP、小程序等多业务渠道并延伸至API安全,逐步覆盖完整业务访问链路,实现从“点防护”到“全入口防护”的演进。
随着AI攻击兴起,瑞数防护体系的核心目标进一步演进——
从“覆盖”,转向“对抗”。
这一阶段的关键,在于如何将AI能力与既有对抗体系深度融合:
• 在识别侧,瑞数引入AI对客户端行为进行建模与分析,降低对固定规则的依赖
• 在策略侧,具备动态生成对抗策略乃至对抗代码的能力,使防护从“配置响应”走向“动态生成”
• 在执行侧,通过自动化机制,打通检测、分析、处置流程,形成闭环
瑞数防护系统由此具备“感知-决策-执行”的基本能力结构,这正是“智能对抗”的核心特征。
从整体架构看,瑞数信息已经形成面向智能体攻击的对抗框架:
在接入层,防护对象覆盖Web、APP、小程序、H5以及LLM智能体、Open API等多类入口,实现多渠道统一接入。
在核心防护层,通过SDK与流量模块打通不同入口的数据与控制路径,并持续增强WAF、可编程对抗、动态挑战与业务威胁感知等能力。
在此基础上,AI能力开始以多个功能模块嵌入体系。例如,AI研判用于解析攻击语义并辅助决策;日志分析智能体通过多源数据实现异常识别与可视化;在API安全场景中,引入基于大模型的风险识别能力,实现事前、事中与事后的全流程防护。
在数据层,通过行为建模与数据分析,对访问行为进行结构化理解,并借助多种无监督学习算法识别异常行为,使防护从依赖规则转向依赖数据与模型。
在执行层,通过智能协同与自动化管控,系统可以在识别异常后联动生成应对策略,并调用防护能力完成处置,从而具备一定的自适应能力。
整体来看,这一架构带来了一系列变化:
• 从规则判断转向数据驱动
• 从人工响应转向自动执行
• 从单点防御转向具备智能对抗能力的系统
“动态防护”的角色也随之发生变化——它不再只是防护工具,而正演变为具备基础智能能力的安全系统。
结语
对瑞数信息而言,“AI对抗AI”代表的是一次体系层面的演进:
以动态对抗为基础,以数据驱动为支撑,将智能能力嵌入到检测、分析与响应的全过程之中,从而形成可持续进化的智能对抗体系。
当攻击持续进化,防御体系也需要具备同步演进的能力。
这,正是智能体时代网络安全竞争的分水岭。

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