文章总结： 威努特推出AI赋能漏扫平台，通过智能策略推荐、自然语言任务创建、漏洞自动研判、个性化修复建议、CVE智能查询及报告摘要生成六大场景，帮助安全团队提升漏洞处理效率，减少70%无效工作，关键决策仍由人工把控。 综合评分： 58 文章分类： 产品介绍,安全工具,安全运营,漏洞分析,AI安全

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凌晨三点收到一千条漏洞告警，AI 替我看完了

原创

高帅 高帅

威努特安全网络

2026年5月19日 08:00 北京

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至暗时刻

做安全运维的朋友大概都经历过以下场景：

周五下班前跑了一轮全网漏扫，周一上班打开平台，系统提示”发现 1247 个漏洞”。你点进去，密密麻麻的 CVE 编号、CVSS 评分、英文描述、一堆”高危””严重”。

然后你开始做四件事：

• 一个一个看，判断哪些是真漏洞、哪些是误报；

• 一个一个查，百度 / Google 这 CVE 到底啥意思；

• 一个一个想，怎么修、要不要重启、会不会影响业务；

• 最后还得一个一个写，给老板和业务部门各出一份”人话版”报告。

一周就这么没了…

智能AI的应用场景

这些年甲方对“漏扫平台”的期待其实早就变了。以前大家期望的就是“能扫出来”——端口、服务、CVE没有一个能漏掉的。别人家扫出来80个，我们查出120个，就是本事。

现在大家期望的是：“扫出来之后，怎么办”？

• 一千个漏洞里哪些今天不修不行？

• 哪些漏洞，只是看着吓人，根本没法利用？

• 修的时候具体敲什么命令？会把服务搞挂吗？

• 给你领导看报告，有没一段“人话摘要”就能把它干脆地丢进周报里？

• 这些问题，过去只有老师傅能做。老师傅不在了，那就要愁的薅头发了。

AI大模型火起来以后，很多软件都想上AI，但多数里边是给自己留个套对话框：你问CVE它看科普，和百度一下是一个味道的，真正地代替人办事差得太远了。

我们这一次想做到的，是把AI真正融入漏扫的流程中——不是多一个聊天框，而是把“研判/修复/报告 / 创建任务”这些一个一个让我们给直接替你做完。

下面一个个讲场景。每个场景先说一下用户的痛点，再介绍我们是怎么做的。

场景1

扫描策略推荐，告诉你”怎么扫”

【痛点】

并不是每台资产都适合“深度扫描”。对一台 Web服务器开一轮全端口的深度扫描，CPU可能报废；对一台数据库开弱口令爆破，可能把帐号锁死；对一个重要应用上开渗透测试类NSE，很可能把服务搞挂。新手排插扫描策略时，凭的是“多扫一点总没错”的本能冲动，不停的出事。

【解决方案】

我们的做法是让AI先观察一下目标资产的特征（OS特征、开放端口、已知的服务），然后推荐一套适合的扫描方案。对一台Web服务器来说，AI 告诉你：“推荐 Web 扫描+弱口令检测，端口80/443/8080，强度用标准扫描，避开深度扫描中的拒绝服务类测试项。”

对一台数据库服务器，AI 会说：“推荐数据库专项扫描，建议不要扫描暴力破解类NVT避免锁账号，扫完整个数据库综合扫描，强度选择“精准”。

每个推荐都带有推荐理由，告诉你为什么这么配，而不是个黑盒里面吐出一堆参数。新同学看几遍就能学到老师傅的思路。

场景2

用大白话创建扫描任务

【痛点】

以前创建一个漏扫任务要填好多个字段：目标IP、漏扫类型、漏扫强度、端口模板、扫描策略、排除列表、漏扫是否自动生成报表、是否发漏扫邮件、收件人、触发规则、周期……对熟手简单，但对于新同学、陌生或者临时值守值班员来说，每次都要翻看手册、问老手。建错一个字段的话，轻则白扫一次，重则把生产网段打个红灯，CPU 彪满。

【解决方案】

我们的做法是改成一句话解决：我们的做法 改成一句话搞定：

“扫描192.168.6.0/24，扫完自动出报表，发到 [email protected]”

一句话便可以启动一次扫描生产任务。任务给你自动生成、自动启动、扫完自动发邮件，一个完整过程10秒。

中途想改参数？不用重填表单，直接说：

“加个弱口令检测”

“发邮件的收件人改成 [email protected]”

“先不启动，我一会儿再执行”

AI 能基于上一轮的参数把你要补充的信息补充上，参数清单是累加的，不是覆盖——这是我们非常精细打磨过的细节，因为在实际对话中用户也这么说话。

**场景3

漏洞到底是不是真的？AI 替你研判

【痛点】

扫描器报出来的漏洞，误报率一直是个安全圈的永恒痛。尤其是“版本比对”的CVE，扫描器看到Banner中“OpenSSH”就报一堆历史漏洞，但发行版实际上都已经打过补丁了。1000条漏洞，人工一条一条审核可能得花两三天左右。很多团队的办法是——不审核，所有都作为真漏洞都让运维去修，运维就要炸了。

【解决方案】

我们的方案并不是简单地把漏洞描述塞给 AI 问AI这是不是误报。那样 AI 只能告诉你漏洞原理是XXX具体是不是误报需要结合实际分析，看完只会让用户心里直骂，我要是能结合实际分析我至于来问你……

我们会将四类数据给 AI：

•扫描器的原始检测证据：比如实际抓到的版本号 OpenSSH 8.9p1 Ubuntu-3ubuntu0.4、SSL 证书签名算法、协议响应特征等；

•资产的实际情况：操作系统类型、开放端口、服务版本；

•漏洞知识库：CVE 描述、受影响版本范围、CVSS 向量；

•历史数据：这个漏洞在这台资产上命中过几次、QoD（检测可靠性）是多少。

AI 基于这些实测数据给出三种结论之一：

•真实漏洞（可以直接推去修复）；

•疑似误报（可以忽略）；

•需要人工确认（当证据确实不够时的诚实回答）。

每个结论都带可信度百分比和判定理由。最关键的是，理由里会直接引用扫描证据：”根据扫描结果，目标 SSH 服务版本为 OpenSSH_8.9p1，已经包含针对 CVE-2023-38408 的补丁，该版本不在受影响范围（7.2p1-9.3p2），判定为疑似误报，可信度 87%。建议在目标机执行 ssh -V 二次确认。”

面对一千个漏洞，不用一个个自己去看，先给AI划一遍，高可信度的“疑似误报”直接不在乎，高可信度的“真实漏洞”拎出来按照危险性排序处理。**

**场景4

用大白话创建扫描任务

【痛点】

大多数漏扫平台给的修复建议，是把知识库里的一段通用文本搬过来——”请升级到最新版本”或者 apt-get update && apt-get upgrade。问题是，同一个 CVE：

•Ubuntu 要 apt，CentOS 要 yum，Rocky Linux 要 dnf

•Windows 要打指定 KB 号补丁，有时候还得重启

•麒麟、统信等国产 OS 有自己的包管理命令和源配置

一个通用的修复建议，运维拿到手还是得自己二次加工，而且很容易出错。

【解决方案】

我们的做法AI会先读目标资产的 OS 信息，再生成对应平台的修复步骤。同一个CVE，给 Linux 和 Windows 的回答是完全不同的：

•Linux：具体到 apt / yum / dnf 命令，带版本号约束；

•Windows：给出 KB 补丁编号和 PowerShell 安装命令；

•国产OS（麒麟、统信等）：单独给对应的包管理命令和官方源地址。

每一步都是可以直接复制粘贴到终端执行的命令，不是”请参考官方文档”这种车轱辘话。

除了修复步骤，每个建议还会附带：

1）验证方法：修完之后怎么确认漏洞真的没了，给出具体的检测命令；

2）注意事项：这个修复会不会重启服务、会不会影响业务流量、有没有回滚方案。

**场景5

CVE查询不再是百度跳转

【痛点】

想了解某个 CVE 的详情，传统流程是：

1）在漏扫平台复制 CVE 编号；

2）切到浏览器百度或 Google；

3）点进 NVD 英文页面；

4）再找中文翻译回来对比平台里的数据。

这样操作一轮下来五分钟就没了，还很可能找到的其实是过去库里的信息或者是错误的版本范围。

【解决方案】

我们的做法：直接在对话框问 AI：“CVE-2024-3094 是什么？

AI会首先从我们自己的漏洞知识库里获取这个 CVE 所有的字段——描述、CVSS 向量、检测方法、URL 链接、受影响版本、中文描述——再大模型根据真实信息整理成人话回答。

为什么要先查知识库再抛给大模型？

因为大模型就会“一本正经地胡说”，尤其是那些纯数字的东西（具体 CVE 号、CVSS分值、受影响的版本号），你直接提问CVE-2024-XXXX 这个东西的时候，AI 可能造一个看上去合理但是根本错误的答案出来。

我们的做法是只能从真实数据上讲人话——真实数据来自知识库，讲法来自大模型，两边都清楚，既不踩“AI幻觉”老毛病，又有大模型表达能力强的优点。**

**场景6

报告摘要，一键出”人话版”汇报

【痛点】

扫描做完了，谁没写过这几句套话——“本次扫描发现X个漏洞，其中严重 X 个、高危X个、中危X个……最好尽快修复。” 写这些东西没什么技术含量，还要一遍遍重复的讲，没有成就感，只有疲惫感。

【解决方案】

我们的做法AI会读完整个任务的任务信息、资产分布、漏洞统计数据，自己写一份执行摘要，包括：

•任务概况：扫了哪些资产、花了多长时间、整体完成情况；

•资产概况：受影响资产分布、高风险资产 TOP 清单；

•安全态势总览：综合评估风险水位；

•关键风险发现：TOP 5需要优先关注的漏洞；

•优先修复建议：按风险和修复成本排序的行动清单；

•趋势分析：对比上一次扫描的变化趋势。

直接贴进周报、月报、汇报PPT，省掉一小时统计描述时间。更重要的是，不同的扫描任务得出的摘要的语气和结构一致，适合做存档和长期比较。****

如何让AI真正好用

做AI的产品最怕的是——demo看着很帅，真正上线生产各种体验不好用。我们在这些“看上去看不到的地方”投入了大量时间和精力：

【流式输出】

AI的回答是流式输出的，如同聊天软件一样的逐字出现，等着圈圈旋转30秒也能接受，体验跟ChatGPT 一样。

【多轮对话记忆】

同一个会话中说“继续”“换一个”“再分析一下剩下的”之类的，AI就会按着前文接着回答，不用又告诉他“我们刚才说的是什么”。

【批量续传】

从1000个漏洞分批进行研判，每个传10个，传完发一个“继续”就可以了自动回过去最后一个处开始接着。不用因为网络波动、会话过期忘记前面的工作量。

【支持私有化大模型】

甲方最关心的一点：数据出不出内网？我们支持接入本地部署的大模型（如 DeepSeek、通义千问、智谱GLM等私有化版本），扫描数据、漏洞详情、资产清单全部在内网闭环处理，不出公司一寸。

【可配置兜底策略】

AI解析失败了怎么办？返回结果格式有问题怎么办？我们都有对应的兜底——解析失败时给出”需人工确认”的诚实回答，不会瞎编结论；调用失败时用知识库原始数据拼接回答，保证用户体验不断崖。

这套东西适合谁用？

日常安全运维同学： 一千个漏洞看不过来，让 AI 先过一遍，减少 70% 的无效工作；

安全主管：每周一份”人话版”汇报摘要，节约总结写材料的时间；

新手工程师：不知道 CVE 是啥、不知道怎么修？直接问，AI 把老师傅的思路沉淀给你；

值班同学：凌晨三点告警响了，AI 先给出初步研判，决定要不要喊人起来；

合规审计团队：自动生成的报告摘要结构统一，适合做归档和对比。

我们从来不觉得 AI 能完全替代安全工程师。漏洞研判需要经验、修复方案需要判断力、策略推荐需要业务理解——这些最终都得人来拍板。

漏扫平台的 AI 更像一个不会摸鱼、不会下班、看过所有 CVE 的实习生。脏活累活它先干，关键决策还是你说了算。如果你也被”一千个漏洞”劝退过，欢迎联系威努特了解一下。

留言区告诉我们你最想要哪个AI功能，下个版本我们加上！

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