以AI对抗AI——应对金融攻防演练新挑战

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无相AI
无相AI

青藤云安全

2026年6月10日 18:00
北京

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随着 Claude Mythos 等顶尖大模型技术持续落地网络攻击领域，全球攻防博弈格局迎来颠覆性变化，攻防两端技术代差持续拉大，金融等关键行业的网络安全攻防对抗迎来全新挑战。

一

AI黑客已诞生，攻防天平已失衡

攻击侧，Anthropic 推出的 Claude Mythos 大模型具备极强的自主漏洞挖掘与漏洞利用能力，无需专业安全功底，即可批量发掘存续十余年的底层零日漏洞，短时间生成可落地的链式攻击 EXP。The AI Security Institute (AISI)自2023年起一直在追踪AI的网络安全能力，「The Last Ones」（TLO）是AISI研究者们构建的一个模拟真实企业网络的32步攻击链路。从最初的网络侦察开始，到最终完全控制整个网络结束，Mythos能独立完成32步连环绝杀，自主发现并利用Linux内核与浏览器的0-day漏洞。这意味着，AI可以在没有人类干预的情况下，自主完成一次完整的企业网络渗透。

防守侧，金融机构普遍开始积极探索AI大模型在网络安全场景的应用，但仍处早期探索或规划阶段。一方面AI在网络安全的落地应用普遍聚焦在AI辅助产品使用场景，以AI-SOC赋能数据处理与告警降噪最为典型，虽可一定程度上提升安全效率，但对实战安全能力的提升效果甚微；另一方面安全团队难以获取到足够的算力资源，难以支撑AI大模型在复杂网络安全调查场景的规模化落地。

当攻击者大量使用先进大模型大量挖掘0day漏洞时，防守方普遍还处置AI辅助的低阶应用阶段，攻击侧0day\"暗库存\"将远远大于公开披露的漏洞数量，由此形成的攻防能力严重失衡，将是今后攻防演练中必须正视的核心矛盾。

二

盯防应用0day，以AI对抗AI

面对 AI 主导的新型攻击形势，一方面应加强0day攻击检测能力，另一方面应构建以AI对抗AI的实战作战能力。

1、0day攻击检测利器——青藤天睿RASP

在0day漏洞攻击广泛化、高级威胁藏匿化的当下，青藤天睿RASP通过其独特的应用层深度探针与基于行为的无规则分析引擎，为行业应用提供了实时、主动的内生安全能力，在历年攻防演练中，青藤天睿RASP 每年稳定捕获数起商用软件原生 0day 漏洞，成为防守方得分关键。

一方面，青藤天睿RASP可稳定发现0day：青藤天睿RASP 通过监测应用底层关键函数调用，无论攻击者利用已知漏洞还是0day 漏洞发起攻击，RASP都可根据其真实行为意图准确发现恶意攻击，并完整留存呈现应用层调用全链路信息，协助安全人员快速定位0day 漏洞成因。

另一方面，青藤天睿RASP可有效拦截0day：依托青藤在金融行业广泛覆盖的客户服务体系，发现0day情报后，可通过应用热补丁为行业用户快速分发0day漏洞应急防护能力，有效填补厂商发布漏洞补丁的安全空窗期。

2、AI主防落地范例——青藤无相AI

依托青藤无相AI 主防智能体，复刻高级安全专家能力，沉淀为常态化运营能力，抹平防守方与 AI 攻击者在能力与效率上的差距。

（1）AI 精准告警研判：依托主机上采集的高价值、全维度上下文数据，变“以告警研判告警”为“以上下文研判告警”，告警研判更加准确可靠。AI 持续分析运营误报成因，一键生成白名单与优化规则，整体告警噪声下降 90% 以上，有效解决海量告警淹没真实威胁的运营难题。

（2）一键全链路深度溯源：深度调查智能体自主规划拆解溯源调查任务，从一条告警出发，平均30分钟可还原95%以上的攻击链路，有效发现后门账号、可疑操作等未告警威胁实体，一键生成标准化事件调查报告，补齐传统人工溯源不全、耗时漫长的短板。

（3）业务无伤处置：一方面汇总告警实体和深度调查出的未告警威胁实体生成处置清单，实现威胁全面处置；另一方面根据业务上下文分析威胁实体的业务关联性，依托业务历史行为提供差异化处置策略，实现业务无伤处置，将攻击者安全、彻底的踢出内网。

三

结语

当下 AI 技术彻底改写攻防双方态势，攻防演练的对抗难度与威胁等级持续升级，金融行业作为攻防演练的重点参与单位，安全防护面临前所未有的压力。青藤天睿 RASP 专注应用层防护，筑牢 0day 漏洞与未知攻击防线，青藤无相 AI 发力智能对抗，实现常态化专家级防守能力，两大能力相辅相成，为金融机构打造适配新时代攻防形势的有效防御体系，助力各大金融单位在攻防演练与常态化安全运营中从容应战，行稳致远！

*-完-*

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