文章总结： 文章探讨AI安全工具Mythos对网络安全行业的影响，核心观点是AI正从辅助工具走向自主完成攻防闭环，包括代码审计、渗透测试、漏洞管理等方面的变革。文章还讨论了企业安全建设逻辑变化、重点系统安全策略、AI对攻防成本结构的影响，以及未来安全团队将演变为少量专家加大量Agent的形态。 综合评分： 75 文章分类： AI安全,代码审计,渗透测试,红队,安全建设

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Mythos让我重新思考了一件事：未来网络安全，拼的不是谁的工具多，而是谁先找到漏洞

原创

承影 承影

兰花豆说网络安全

2026年9月27日 23:38 湖北

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最近和一位在美国做网络安全的朋友聊了一次 Mythos。

聊完以后，我最大的感受不是“又出了一个AI安全工具”，而是：

网络安全正在发生一个很重要的变化——AI开始从“辅助安全人员使用工具”，走向“自己完成一整套攻防工作”。

过去我们讲自动化渗透测试，通常是把 Nmap、Nuclei、Burp、Metasploit、各类扫描器和漏洞利用工具串起来，再做一些任务编排。

本质上还是：

人设计流程，工具执行任务。

但 Mythos 让我看到的方向更激进。

它试图让AI自己理解代码、理解目标、理解攻击面、编写验证代码、验证漏洞，甚至完成利用。

换句话说：

不是AI帮安全工程师操作工具，而是AI本身开始成为安全工程师。

这可能才是未来几年网络安全真正值得关注的变化。

一、第一件事：代码审计正在从“找问题”走向“理解代码”

过去做代码审计，尤其是大型企业代码审计，是一件非常辛苦的事情。

几百万行、几千万行代码摆在那里。

人工审计不现实，传统SAST工具可以扫描，但误报、漏报一直是绕不开的问题。

更麻烦的是，很多真正有价值的漏洞，并不是某一行代码写错了。

它可能藏在：

一个身份认证流程里。

一个业务逻辑里。

一个权限判断里。

一个数据流转过程中。

甚至藏在多个模块之间。

所以真正困难的不是“找到危险函数”，而是：

理解这套代码到底在干什么。

这恰恰是大模型和Agent开始发挥价值的地方。

Mythos这类系统的思路，是让AI直接进入代码环境，对开源代码或者企业闭源代码进行分析。

它不只是简单地告诉你：

这里可能存在SQL注入。

而是进一步理解代码上下文、调用链、数据流和业务逻辑，然后尝试判断：

这个问题到底能不能被攻击？

这就完全是两个概念。

过去的代码审计，更像“代码体检”。

未来的AI代码审计，更像：

AI自己站在攻击者的位置上，把代码真正攻一遍。

这对企业安全左移会产生非常大的影响。

以后一个开发人员提交代码，CI/CD流水线触发的不一定只是编译、单元测试和SAST扫描。

可能还包括：

AI攻击性代码审计。

代码写完以后，AI主动寻找攻击路径。

发现漏洞之后，再自动生成验证代码。

如果漏洞成立，再进一步给出修复方案。

这就意味着：

安全不再只是发布前的一个检查环节，而会逐渐变成软件研发过程中的持续攻击者。

二、第二件事：真正的AI渗透测试，不应该只是“调用工具”

这一点，我觉得尤其值得网络安全行业关注。

现在市场上的很多自动化渗透测试系统，宣传的时候都会讲：

自动资产发现。

自动漏洞扫描。

自动漏洞验证。

自动POC。

自动EXP。

自动报告。

听起来非常智能。

但如果扒开里面看，很大一部分实际上还是：

AI负责调度，传统工具负责干活。

比如让AI调用扫描器发现端口，然后调用指纹识别工具识别Web框架，再调用漏洞扫描器寻找漏洞。

这种模式当然有价值。

但它存在一个天然限制：

AI的能力上限，很大程度上受制于外部工具。

而真正让我感兴趣的，是另一条路线：

Agent自己完成整个攻防闭环。

比如面对一个未知目标，它首先自己收集信息。

判断目标的技术栈。

分析Web框架。

分析服务之间的关系。

如果有源码，就直接阅读源码。

根据源码和目标环境寻找攻击路径。

发现潜在漏洞以后，自己生成POC进行验证。

验证成功以后，再根据具体场景生成利用代码。

如果涉及内网环境，还可以进一步完成横向路径分析和通道建立。

这里最重要的不是某一个具体能力。

而是：

整个过程可以形成闭环。

侦察——分析——假设——验证——利用——反馈——再次分析。

这其实已经越来越接近一个真正的“AI攻击者”。

当然，在生产环境中，这种能力必须严格受到授权边界、隔离环境和安全策略约束。

但从技术发展的角度看，方向已经非常清楚：

未来的渗透测试，不再只是“把工具串起来”，而是让AI真正具备攻击思维。

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三、第三件事：漏洞挖掘和漏洞修复，可能最终变成一个闭环

过去漏洞管理是这样的：

开发人员写代码。

安全团队扫描。

发现漏洞。

提交工单。

开发人员修复。

安全团队重新验证。

然后关闭漏洞。

整个过程经常需要几天，甚至几周。

而AI真正进入以后，可能变成另外一种模式：

发现漏洞 → 分析漏洞 → 生成POC → 验证漏洞 → 给出修复方案 → 修改代码 → 自动回归验证。

也就是说：

漏洞生命周期开始被AI压缩。

以前安全人员负责“找”。

开发人员负责“修”。

测试人员负责“验”。

未来一个Agent可能把这几个环节全部串起来。

这才是真正意义上的：

Security Engineering闭环。

尤其对于大型软件系统，这个变化非常重要。

因为企业真正缺的，从来不是“发现几个漏洞”的能力。

而是：

持续发现、持续验证、持续修复、持续回归的能力。

四、这可能改变企业安全建设的一个基本逻辑

以前企业做安全，特别喜欢采购各种设备。

防火墙。

WAF。

IPS。

EDR。

堡垒机。

漏洞扫描器。

代码审计系统。

渗透测试平台。

……

最后整个安全体系变成了一座“工具动物园”。

工具越来越多，平台越来越多。

但是攻击者真正进来的时候，安全团队依然可能不知道。

为什么？

因为：

工具解决的是一个个局部问题，而攻击本身是一个完整过程。

AI Agent的价值，恰恰在于把这些孤立的安全能力重新连接起来。

它不是简单增加一个工具。

而是试图把：

资产发现、代码理解、漏洞挖掘、攻击路径分析、漏洞验证、利用验证、修复建议……

连接成一个完整的闭环。

这可能才是下一代安全平台真正应该做的事情。

五、对于重点单位、重点系统，我反而越来越赞成“少依赖、强隔离”

这里有一个观点可能比较保守，但对于重点单位、关键基础设施和核心业务系统，我认为值得重新讨论：

不是所有系统都应该追求“开放”和“方便”。

尤其是一些真正关系到国家安全、关键业务和核心生产运行的系统。

代码、数据、运行环境、供应链，都应该考虑极端情况下的安全性。

能不能完全掌握源代码？

能不能做好持续代码审计？

能不能持续进行攻击性验证？

能不能做到研发、测试、生产环境隔离？

能不能做到关键系统与互联网有效隔离？

能不能在供应链出现问题的时候快速判断影响范围？

这些问题，可能比“有没有采购某个安全产品”更加重要。

甚至对于一些极其敏感的核心系统：

是不是应该减少不必要的第三方开源组件依赖？

这不是说开源不好。

开源本身是现代软件产业的重要基础。

但对于重点系统，必须清楚知道：

你用了什么。

谁维护它。

有没有后门风险。

有没有供应链风险。

有没有长期无人维护的问题。

有没有可能被攻击者利用。

开源的本质不是安全或者不安全，而是你有没有能力真正看懂、审计和控制它。

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六、还有一个过去容易被忽略的问题：别人也可以用AI研究你的产品

这件事情，我认为未来会越来越严重。

我们以前担心竞争对手逆向分析产品。

担心黑客分析程序。

担心安全研究人员寻找漏洞。

但是AI出现以后，这些事情的效率可能发生数量级变化。

一个国外情报机构、攻击组织或者专业安全团队，如果拿到一个中国企业的软件产品，他们完全可以利用AI：

自动分析代码结构。

自动理解模块功能。

自动寻找攻击面。

自动定位危险函数。

自动分析认证机制。

自动寻找权限绕过。

自动生成漏洞验证代码。

甚至持续迭代攻击路径。

过去一个高级安全研究人员可能需要几个月才能完成的工作，未来可能被Agent大幅压缩。

所以我们真正需要警惕的不是：

“国外有没有人研究我们的产品。”

而是：

“AI正在让这种研究变得越来越便宜。”

这会直接改变攻防双方的成本结构。

七、所以未来网络安全可能只剩下一条最核心的竞争逻辑

以前安全行业比的是：

谁的产品多。

谁的规则库大。

谁的漏洞库全。

谁的扫描器强。

谁的安全专家多。

以后可能越来越变成：

谁发现问题更快。

谁判断问题更准。

谁验证问题更狠。

这三个“更”，我认为会成为未来AI时代网络安全的核心竞争力。

因为攻击者不会等你开会。

不会等你走流程。

不会等你完成采购。

更不会等你的安全产品下一次版本升级。

真正的攻击，永远是：

谁先发现，谁就拥有主动权。

所以对于重点系统，我越来越认同一个思路：

不要等攻击者发现漏洞。

自己先发现。

不要等漏洞被利用。

自己先验证。

不要等安全事件发生。

自己持续攻击自己的系统。

把最强的攻击能力放在自己的防守体系里面。

八、未来的安全团队，可能真的会变成“一群人+一群Agent”

我甚至觉得，未来几年安全团队的组织结构都会发生变化。

以前：

一个渗透测试团队十几个人。

一个代码审计团队十几个人。

一个漏洞运营团队十几个人。

一个安全开发团队十几个人。

以后可能变成：

少量高级安全专家 + 大量安全Agent。

人负责制定规则、授权边界、攻击目标和风险判断。

Agent负责大量重复性工作：

全天候分析代码。

全天候寻找漏洞。

全天候验证攻击路径。

全天候进行回归测试。

全天候监控系统变化。

这才是真正意义上的：

24×7 AI安全运营。

安全人员不再是“拿着工具干活的人”。

而更像是：

指挥AI进行持续攻防的人。

总结

这次和朋友聊 Mythos，我最大的感受其实不是 Mythos 有多强。

而是它让我再次意识到：

AI正在把网络安全的“自动化”推向“自主化”。

过去我们说安全自动化，更多是：

把100个安全工具串成一个流程。

未来的安全Agent可能会变成：

给它一个目标、一个授权范围和一个安全任务，它自己理解目标、分析环境、寻找漏洞、验证问题，并推动修复。

这才是真正值得网络安全行业警惕和拥抱的变化。

因为同样的技术，可以站在防守方，也可以站在攻击方。

对于攻击者来说，它意味着更低的攻击成本、更快的漏洞发现速度。

对于防守者来说，它意味着：

我们必须比攻击者更早发现自己的问题。

尤其是重点单位、重点系统、核心软件。

未来真正可靠的安全，不是指望某一道防线永远不被突破。

而是建立这样一套机制：

代码有人审，系统有人攻，漏洞有人挖，问题有人修，而且这一切都可以7×24小时持续进行。

因为AI时代的网络安全，最终拼的可能不是：

“你的系统有没有漏洞？”

而是：

“你的漏洞，是你先发现，还是敌人先发现？”

这，可能才是未来网络安全最残酷、也最现实的一场比赛。

END

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