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“你的智能体弄垮过生产环境吗?”2026年AI渗透测试能做什么、仍有哪些不足

AI 导读

文章整理了作者与 Medici Lab CTO 兼 CISO Alexander Kelchin 对谈中的实践内容,梳理 2026 年 AI 渗透测试智能体的能力与短板。智能体已能替人读完海量网络流量与日志、通过 PortSwigger 官方 MCP 服务器与 Burp Suite 联动,并擅长验证漏洞假设,但从零发现漏洞仍不如人工;XBOW 在 2025 年夏以约 1060 份报告登上 HackerOne 第二季度排行榜第一,公司称发现全自动、提交前仍经安全团队复核。作者将搜索短板归因于内部渗透报告受 NDA 限制、模型缺乏训练数据。文中以作者自己的智能体重启数据库、未验证服务是否恢复的案例引入,给出运行渗透智能体的规则:以允许命令白名单代替黑名单、破坏性和重启类操作须经人工确认、每次修改后验证结果、破坏性测试只在客户书面接受的测试环境进行。

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