科技日报记者 操秀英
AI黑了AI！据OpenAI官网消息，全球最大开源大模型托管社区Hugging Face近日披露了一起新型安全事件。此前该平台监测到一个AI智能体入侵其基础设施。经调查，确认这起特定事件由多款OpenAI模型共同引发，其中包括GPT—5.6 Sol，以及一款能力更强的预发布模型。出于评估目的，这些模型临时放宽了网络攻击相关的安全限制，当时OpenAI正在内部开展网络攻防能力基准测试。业内专家认为，这一事件再次表明，人工智能正在加速漏洞挖掘与漏洞利用。
面对日益智能化的攻击手段，传统的“人海战术”式渗透测试显然已难以为继。基于此，绿盟科技近日发布智能渗透测试系统AI-PTS 2.0，自主渗透全面深入排查漏洞入侵风险，以攻促防，为企业构建更智能、更主动的防御体系。
“Hugging Face被攻击的事件表明，部分大模型的能力已经强到可以突破原有的围栏。”绿盟科技高级副总裁叶晓虎对记者表示，过去企业面临的主要是“更多”的攻击，而现在则是“更聪明”的攻击。攻击者利用AI生成恶意代码、自动化挖掘漏洞，甚至定制钓鱼邮件，攻击成本大幅降低，速度和隐蔽性却显著提高。
“如果防守方还停留在靠人工一年做一两次渗透测试的阶段，根本无法应对这种高频、高智的攻击。”叶晓虎说，正因此，绿盟科技推出智能渗透测试系统AI-PTS 2.0。
与1.0版本相比，2.0版本实现了从“自动化执行”到“自主化思考”的跨越，“像人一样去理解业务”。“它不再是机械地按照既定脚本扫描，而是会根据目标的防护情况和业务逻辑，自主思考如何绕过Web应用防火墙或加密措施。”绿盟科技高级技术总监刘晓霞打了个比方，如果遇到复杂的逻辑漏洞，比如手机号验证登录场景，有些业务系统就存在验证不严谨，可任意手机号验证通过，传统工具很难发现，但AI-PTS 2.0能模拟攻击者的思路，尝试跳过中间环节，从而发现逻辑漏洞或长攻击链漏洞。
在技术架构上，该系统采用了“双模型”驱动策略。一方面利用绿盟科技自研的垂直领域模型处理强攻防属性的判断，另一方面结合智谱AI的长文本模型进行复杂的长程任务规划。
“我们围绕渗透测试场景构建了一个知识工程框架，将绿盟科技20余年积累的渗透测试经验、战术手册和配套工具、benchmark评估用例注入其中。”绿盟科技技术专家刘红涛解释道，这使得AI-PTS 2.0不仅拥有大模型的通用能力，更具备了安全专家的“肌肉记忆”。
在AI时代，模型的能力迭代至关重要。刘红涛透露，AI-PTS 2.0实现了数据飞轮与评估体系深度协同，构建起“沉淀进化”与“度量拉齐”的双轮驱动模式。每一次渗透任务执行记录形成结构化的评估数据，通过数据飞轮将专家指导、纠偏和经验输出转化为可继承、可复用的战术资产，赋予系统随任务积累而持续增强的特性；评估体系则依托量化标准，精确锚定各能力维度的差距，基于数据飞轮沉淀资产推进AI-PTS迭代进化，并确保每一次迭代改进均可验证、可追溯。
“网络安全是一个强对抗领域，战法和技术都在快速变化。”刘红涛表示，系统在实际测试中发现的新漏洞、新路径，会经过脱敏和量化评估，反哺到模型训练中，将渗透测试从传统的“一次性人力消耗型作业”，重塑为“可持续积累、可量化演进的能力基础设施”。
据透露，AI-PTS 2.0发布仅两周，已在金融、运营商等行业落地？“客户发现，过去经过多轮人工渗透后认为安全的系统，在AI-PTS的高强度、深入覆盖式的攻击下暴露出了不少安全风险，也检测发现了防护措施的不足。”刘红涛说。
（图片由绿盟科技提供）
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