据《经济时报》报道，包括 Indusface 和 Astra Security 在内的印度网络安全公司正在采用基于大型语言模型构建的 AI 代理，以将软件漏洞测试的周期从数天或数周加速到数小时。该转变反映了攻击者速度的提升，以及 AI 工具日益具备能够自主识别漏洞利用的能力，促使公司采用自动化测试以跟上不断演变的威胁。
测试时间加速
据 Indusface 首席执行官 Ashish Tandon 称，曾经需要四到五天的大型客户安全评估——对于更大的应用程序，最长可达 20 天——现在已能在数小时内完成。这种加速使安全团队能够在威胁形势演变的同时更迅速地识别并处理漏洞。
攻击者速度与漏洞增长
对更快测试的迫切性，得到了新兴的关于攻击者能力的数据支撑。CrowdStrike 报告称，2025 年平均攻击者突破时间降至 48 分钟。与此同时，Gartner 预计，到 2030 年每年记录在案的漏洞将超过 100 万个，相比 2025 年约 27.7 万个，几乎是四倍增长。
AI 能力扩展
Proofpoint 在去年扩大了印度的业务，表示 AI 代理有助于每日审查数千条威胁警报。该自动化解决了一个关键难题：公司面临日益收紧的数据监管，以及合格安全分析师的短缺。该能力不仅限于警报分拣；据 Anthropic，Claude Mythos Preview 识别出了一个在 OpenBSD（开源操作系统）中存在但已长达 27 年未被发现的漏洞。该相同模型在将已知漏洞转化为可运行漏洞利用方面取得了 72.4% 的成功率，而更早的 Anthropic 模型 Opus 4.6 的成功率为 14.4%。
修复与组织差异
尽管 AI 加速了漏洞发现，但修复——也就是修复安全问题的过程——仍是需要人工审查与批准的瓶颈。据 Arctic Wolf（一家网络安全公司）称，其事件响应案例中的 76% 涉及一个或多个 10 个已知漏洞，而这些漏洞在被利用之前就已经存在补丁。随着安全领域发展，这一差距可能会进一步扩大：配备 AI 驱动检测与修复能力的大型企业可能会在处理已识别漏洞数量方面，超过缺乏足够人员或预算的小型组织。
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