文章总结： 针对大模型缩短漏洞武器化周期的挑战，启明星辰构建漏洞挖掘多智能体协作体系，协同代码审计与二进制分析等子智能体实现自动化闭环。该体系以认知建模、语义理解与动态验证为核心，将专家经验升维为决策模型，并借助AI操控调试器实现精准验证，推动漏洞攻防向智能化演进。 综合评分： 79 文章分类： AI安全,漏洞分析,代码审计,二进制安全,解决方案

启明星辰周涛：AI重塑漏洞攻防范式

启明星辰集团

2026年8月18日 17:24 北京

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近日，由中国互联网协会网络与信息安全工作委员会主办的“政策解码·赋能共赢沙龙（第六期）‘人工智能重构软件安全’”主题活动在京举办。启明星辰副总裁周涛出席并发表《AI重塑漏洞攻防范式：技术影响与安全应用落地实践》主题演讲。

会上，周涛指出，以Mythos为代表的大模型实现了漏洞挖掘与利用能力的代际跃升，显著缩短漏洞武器化周期，传统安全响应模式难以及时应对。面对这一挑战，启明星辰基于“先于攻击者识别漏洞”的主动防御理念，构建了漏洞挖掘多智能体协作体系。

该体系以漏洞挖掘任务规划主智能体为核心，协同代码审计、环境构建、报告分析、二进制分析、漏洞验证等专职子智能体，将任务受理、目标画像、智能规划、受控验证到修复回归的全流程纳入授权、审批、隔离与审计控制，形成高效协同的自动化闭环。

在技术实现上，该体系针对不同场景采用差异化策略：源代码挖掘层面，将程序分析工具提供的确定性证据与大模型对跨文件业务逻辑及鉴权风险的语义推理相结合，遵循“模型提假设、工具供事实”的原则，确保每个漏洞均有明确的代码位置与路径证据支撑；二进制挖掘层面，则融合静态分析、动态调试与Fuzzing，借助大模型辅助目标选择与根因解释，实现高效协同。

周涛进一步表示，该体系的核心竞争力源于“认知建模、语义理解、动态验证”三重创新的协同驱动。具体而言：

一是将专家经验从工具脚本升维为认知决策模型，通过Skills按需加载方法论与知识，有效降低幻觉风险，提升任务执行稳定性；

二是突破传统工具对插件和粗糙匹配的依赖，将专家经验深度融入分析流程并持续迭代威胁模型，强化复杂业务漏洞的识别能力；

三是由AI智能体操控动态调试器，实时监控内存布局、寄存器状态及异常触发等关键信息，智能下断点并动态调整EXP载荷参数，实现从静态猜测到动态精准验证的跨越。

当前，大模型的爆发式发展正深刻改写漏洞攻防的基本规则，漏洞挖掘的技术门槛与效率格局正在经历根本性重构。启明星辰将持续深化AI安全能力建设，推动漏洞攻防技术向智能化、自动化方向演进，为筑牢网络安全防线贡献力量。

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