上海
近日，360 AI安全研究院發布《AI漏洞挖掘進入真實系統競爭階段：從“大模型能力涌現”到“智能體工程實戰”》研究報告。報告認為，AI驅動的漏洞挖掘正在從模型能力展示，進入真實系統、真實生態、真實攻擊鏈中的工程化驗證階段。未來AI安全競爭的關鍵，不只是模型能否發現候選漏洞，而是能否在真實系統中完成發現、解釋、驗證、修復和阻斷。
報告指出，人工智能正在重寫網絡安全規則。過去，網絡安全攻防的核心資源是漏洞。誰能更快發現、驗證和修復漏洞，誰就能在攻防對抗中掌握主動權。隨著大模型和智能體能力快速發展，漏洞挖掘正在從依賴專家經驗和人工分析，進入AI自動化、智能體協同和真實系統驗證的新階段。AI安全已經過了“秀能力”階段，真正的檢驗標準正在回到真實系統。
近期，圍繞Anthropic Mythos、Fable 5和Project Glasswing的全球討論持續升溫。高能力模型用于漏洞發現、漏洞復現和關鍵軟件加固，已經不再只是技術發布會上的能力展示，而開始進入訪問控制、關鍵基礎設施防護和真實軟件供應鏈治理場景。報告認為，這一變化提醒行業：AI漏洞挖掘能力正在成為新型戰略安全能力，中國需要建設自主可控的AI漏洞挖掘和智能體安全體系。
報告提出，AI漏洞挖掘正在形成兩條重要路線：一條是以基礎大模型為中心的“模型能力涌現路線”，依托模型的代碼理解、推理和泛化能力發現候選漏洞；另一條是以安全智能體為中心的“工程實戰路線”，強調把安全專家經驗、漏洞知識庫、真實攻防數據和自動化驗證流程沉淀進智能體，在真實系統中形成可持續運行的工程化能力。
報告認為，兩條路線沒有簡單對錯。模型能力涌現路線的優勢在于通用性強、覆蓋面廣；智能體工程實戰路線的優勢在于場景更深、貼近真實攻防、流程閉環更完整。真正的分水嶺，不是能否發現候選漏洞，而是能否進入真實系統，完成發現、驗證、歸因、推動修復并阻斷風險傳導。
作為工程實戰路線的代表案例，360漏洞挖掘智能體對OpenClaw核心及10款Claw系衍生產品開展系統性安全分析，共確認23處獨立安全漏洞，其中高危及以上12處；在Flowise安全審計中，又發現13個真實0day漏洞，其中12個已獲項目方確認，5個已完成修復。相關漏洞覆蓋認證繞過、訪問控制繞過、遠程命令執行、路徑穿越、服務端請求偽造、提示詞注入等類型，暴露出智能體框架和AI應用開發平臺在工具調用、權限邊界、數據流轉和企業級治理中的新風險。而從總體來看，截止到發稿前，360漏洞挖掘智能體累計已挖出3432個漏洞，其中105個經監管確認。
報告指出，智能體生態中的漏洞往往不是孤立缺陷，而可能沿框架、工具、權限、數據和業務鏈路持續傳導。一個上游框架漏洞，可能被多個衍生產品繼承；一個新增工具或Skill，可能擴大新的攻擊面；一個同源設計模式，也可能在不同項目中復現同類邊界問題。報告將這一現象概括為“智能體生態多米諾風險”。
360 AI安全研究院認為，發現漏洞只是起點，推動漏洞進入治理流程，才是AI安全能力真正落地的標志。隨著智能體進入辦公、開發、運維和企業流程，安全行業面對的已不再只是傳統軟件漏洞，而是模型、工具、權限、數據、上下文和執行鏈路共同構成的新型攻擊面。未來AI安全競爭，將從單點模型能力比拼，走向模型、智能體、專家經驗、攻防數據、工具鏈和治理流程的系統競爭。
據了解，6月24日，ISC.AI 2026（第十四屆互聯網安全大會）將在北京舉辦，本屆大會主題為“智能體顛覆安全”。屆時，360將圍繞漏洞挖掘智能體釋放更多最新進展，進一步展示智能體技術如何進入真實安全場景，推動漏洞發現、防御響應和安全運營能力升級。
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