文章总结： 前NSA黑客讨论了进攻性AI，指出LLM能发现不同漏洞但修复率低，AI智能体协同攻击基础设施速度快于人类响应，防御方需加快适应以应对威胁。核心问题是如何在AI攻击下及时补丁，但无解决方案。
综合评分： 79
文章分类： AI安全,渗透测试,漏洞分析,红队,威胁情报
几名前NSA黑客讨论进攻性AI
原创
天御
天御攻防实验室
2025年11月25日 10:28
广东
在第一届专注进攻性AI的会议上，几名前NSA黑客就大语言模型（LLM）在漏洞发现和自动化漏洞利用开发等议题展开讨论。
小组成员：
- Dave：前NSA黑客
- Perri ：DARPA AI 网络挑战赛（AIxCC）创始人
- Rob Joyce：美国国家安全局（NSA）TAO/CNO前负责人
Dave 提到，大模型每次运行都能发现不同的漏洞；
Perri 指出，在六处C语言漏洞中，有零处实现了自动修复。
Rob Joyce 当多个AI智能体同时对30台交换机而不是仅1台发起协同攻击时，会发生什么？我们的基础设施基础已经发生了根本性的改变。
Rob Joyce 谈及 NSA 的漏洞利用团队时说：“团队里总有那么几个人自带一种神秘的光环，少数几个人贡献了绝大多数真正重量级的成果。”现在的希望是把这种能力“装进瓶子”进行规模化复制；最大的担忧则是对手先做到了这一点，并将成群的智能体部署到关键基础设施上，其速度之快将使人类响应完全失去意义。
Dave：“每运行一次传统fuzzer，就有一位天使折断翅膀。”
Perri 从经济角度讲得非常清楚：“当那些以进攻能力作为核心盈利模式的公司的产品真正整合进大模型时，那才意味着真正的能力跃升。”
Rob Joyce，过去一年，我一直怀着极大的兴趣关注进攻性人工智能的发展。我认为防御方尚未充分认识到，代理型人工智能（Agentic AI）将以多么严苛的程度测试他们的攻击面。
整场小组讨论反复回到 Rob Joyce 提出的那个问题：“我们如何才能在攻击者与目标系统之间及时塞进那枚补丁？”
没有人给出答案。我们真正想问的是：在AI增强的进攻以F1赛车般的速度推进时，我们的防御姿态能否足够快地完成适应？目前，大多数组织在AI采用上的思维仍停留在1998年互联网普及时期的节奏，而我们面对的却是一套完全不同的技术栈。
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