AI 赋能安全：从单点挖掘到红队实战的进阶之路

整个五月，我深入利用 AI 技术开展企业 SRC 漏洞挖掘及红队实战演练。涵盖日常漏洞扫描、代码安全审计，直至高强度的对抗性红队项目，全程依赖 deepseek v4，沉淀了众多具备落地价值的真实案例与实战心得。下文将结合一线操作经历，探讨 AI 在网络安全攻防领域所呈现的卓越成果。

提及 AI 辅助挖洞，想必许多同行与我过往一样，首选工具多为 Claude Opus 或 ChatGPT。实事求是地讲，早期国产大模型在安全实战应用上确实略显薄弱，无论是在代码逻辑推理还是漏洞利用思路构建上，都与国际顶尖水平存在差距，实战中往往仅能充当辅助角色。

我并未搭建繁琐的技能插件或 MCP 架构，仅仅在对话窗口中输入了几句基础的自然语言指令。

正是这种最本真、最原始且直接的 AI 能力，在真实的 SRC 挖掘场景中创造了实际价值。

Claude Code 搭配 DeepSeek V4 的组合在单一站点渗透中表现尚可，但所发现的漏洞多为资深白帽子也能识别的常规问题。我更期望 AI 能突破人类能力的边界，完成人工难以企及的操作。然而该方案的短板同样显著：面对攻防竞赛或红队演练中海量资产并行检测的需求时显得力不从心，且缺失自动化信息搜集与后渗透能力，只能针对单个 URL 逐一进行测试。针对这些痛点，燕巡智能网络攻防平台应运而生。该平台基于多 Agent 协同架构，将侦察、漏洞发现、利用、后渗透乃至报告生成的全链路流程，分配给不同的专项 AI Agent 并行处理，最终自动生成标准化的安全检测报告。

前文已述及 Claude Code 结合 DeepSeek V4 在单点渗透中的局限性——仅支持逐个 URL 测试，既无法应对大规模目标的并发检测，也缺乏自动化信息采集与后渗透手段。而在省级护网行动这类高强度对抗、目标复杂且防御严密的环境下，我们自主研发的 燕巡智能网络攻防平台【简称燕巡】 ，真正彰显了 AI 超越人力的核心价值，取得了一系列令人瞩目的战绩。

区别于单点工具的局限，燕巡 的核心优势在于其构建了一套全流程、可插拔的智能渗透体系：用户只需输入目标单位名称，系统即可自动执行从单位信息搜集、外网突破、内网横向移动到报告生成的完整渗透闭环；亦可仅将渗透过程中的某个棘手环节交由其处理，例如受阻的内网横向、难以落地的内存马植入或无法绕过的 WAF 防护，它均能针对性地拆解难题、尝试多种路径并提供可落地的解决方案，完美契合攻防比赛中“批量突破 + 攻坚硬骨头”的双重需求。

2、双倍得分目标批量越权突破

2、站库分离场景下的跨网打通

某地市医院存在的 SQL 注入漏洞，是另一块极难啃下的“硬骨头”：虽属回显型注入，但目标采用站库分离部署架构，数据库服务器无法连接外网，常规手段难以直接访问核心专网资源。燕巡通过 SQL 注入自动构建 SOCKS 隧道，成功打通了从医院业务系统到行业专网的攻击链路，实现了从外部打点到内网专网的跨域突破，为后续的纵深渗透奠定了关键基础。

3、结语

回顾整个项目周期，我们以全场最少的人力投入，最终以绝对优势斩获本次省级攻防演练的冠军。绝大多数的核心得分，均源自燕巡智能网络攻防平台的自动化输出成果。

从单站点渗透的初步探索，到真实攻防赛事高强度对抗下的稳定表现，此次实战让我们对 AI 在安全攻防领域的价值有了更为深刻的体悟。燕巡协助我们将许多原本需耗费大量人力反复攻坚的环节，转化为可自动化执行的流程，使我们能将精力更集中地聚焦于关键突破点上。

此次成绩，既是团队前期技术积淀的体现，也充分验证了多 Agent 智能渗透模式在实战中的可行性。未来我们将持续优化打磨该平台，使其在更多应用场景中释放价值。

PS：附上 5 月挖掘 SRC 及省护行动的成本单据一张，共计消费 120.63 元【仅为我个人支出，未包含队友费用】