AI 自动化攻击面管理：网络安全发现的未来

想象一下，您只需输入一条简单的指令：“请找出攻陷 Microsoft 或其任何被收购公司的所有途径”，就能立即获得一份覆盖整个网络基础设施中每一个潜在漏洞的全面地图。

这并不是科幻小说——这正是 AI 驱动的攻击面管理的现实，它正在彻底改变组织发现和保护其数字资产的方式。

主要成果

• 在无需人工干预的情况下，发现了 Airbnb、Tesla 和 Microsoft 等大型组织旗下的所有被收购公司、域名、网络及其他资产。
• 将发现时间从数周缩短到数小时。

当前的挑战

现代组织面临着一项艰巨的任务：管理和保护成千上万、有时甚至数以百万计的数字资产。这些资产包括：

• 域名和子域名
• 云实例
• 移动应用
• IP 地址段
• 自治系统号（ASN）
• 第三方集成

传统的资产发现和监控方法需要手动输入、上传 CSV 文件，并持续进行人工监督。随着数字化转型的快速推进，新资产不断被添加，旧资产被弃用，配置也在不断修改——这使得手动跟踪几乎不可能实现。

AI 驱动的解决方案

在 Ostorlab，我们开发了一个 AI 驱动的平台，可将整个攻击面发现和管理流程自动化。其工作原理如下：

初始种子输入

• 用户提供一条简单的提示词（例如“列出 Tesla 及其被收购公司拥有的所有资产”）。
• AI 智能体在互联网上搜寻已确认的资产。
• 用户可以通过交互式提示词细化结果。
• 选中的资产会在关系图中进行可视化展示。

所有权验证

• AI 自动验证资产的所有权。
• 基于多种验证方法确认或拒绝资产。
• 通过分析提示词构建组织上下文。
• 持续监控新出现的资产。

  

  

  

实际影响

在测试中，我们的平台展现出了卓越的能力：

• 在大型企业网络中发现了大量域名接管漏洞。

  

• 在云基础设施中识别出远程代码执行缺陷。
• 绘制出复杂的组织层级结构及其数字资产。

  

结论

网络安全格局正在快速演变。AI 驱动的攻击面管理不仅仅是一项创新——它正在成为一种必需。组织必须适应这一新现实：自动化系统能够快速发现漏洞，并可能对其加以利用。问题不在于是否要拥抱这项技术，而在于您能以多快的速度落地实施，从而领先于潜在威胁。