近日，360 AI安全研究院发布《AI漏洞挖掘进入真实系统竞争阶段：从“大模型能力涌现”到“智能体工程实战”》研究报告。报告认为，AI驱动的漏洞挖掘正在从模型能力展示，进入真实系统、真实生态、真实攻击链中的工程化验证阶段。未来AI安全竞争的关键马鞍山保温护角专用胶，不只是模型能否发现候选漏洞，而是能否在真实系统中完成发现、解释、验证、修复和阻断。
报告指出，人工智能正在重写网络安全规则。过去，网络安全攻的核心资源是漏洞。谁能快发现、验证和修复漏洞，谁就能在攻对抗中掌握主动权。随着大模型和智能体能力快速发展，漏洞挖掘正在从依赖经验和人工分析，进入AI自动化、智能体协同和真实系统验证的新阶段。AI安全已经过了“秀能力”阶段，真正的检验标准正在回到真实系统。
近期，围绕Anthropic Mythos、Fable 5和Project Glasswing的全球讨论持续升温。能力模型用于漏洞发现、漏洞复现和关键软件加固，已经不再只是技术发布会上的能力展示，而开始进入访问控制、关键基础设施护和真实软件供应链理场景。报告认为，这变化提醒行业：AI漏洞挖掘能力正在成为新型战略安全能力，需要建设自主可控的AI漏洞挖掘和智能体安全体系。
报告提出马鞍山保温护角专用胶，AI漏洞挖掘正在形成两条重要路线：条是以基础大模型为中心的“模型能力涌现路线”，依托模型的代码理解、理和泛化能力发现候选漏洞；另条是以安全智能体为中心的“工程实战路线”，强调把安全经验、漏洞知识库、真实攻数据和自动化验证流程沉淀进智能体，在真实系统中形成可持续运行的工程化能力。
报告认为，两条路线没有简单对错。模型能力涌现路线的优势在于通用强、覆盖面广；智能体工程实战路线的优势在于场景、贴近真实攻、流程闭环完整。真正的分水岭，不是能否发现候选漏洞，而是能否进入真实系统，完成发现、验证、归因、动修复并阻断风险传。
作为工程实战路线的代表案例，360漏洞挖掘智能体对OpenClaw核心及10款Claw系衍生产品开展系统安全分析，共确认23处立安全漏洞，其中危及以上12处；在Flowise安全审计中，又发现13个真实0day漏洞，其中12个已获项目确认，5个已完成修复。相关漏洞覆盖认证绕过、访问控制绕过、远程命令执行、路径穿越、服务端请求伪造、提示词注入等类型，暴露出智能体框架和AI应用开发平台在工具调用、权限边界、数据流转和企业理中的新风险。而从总体来看，保温护角专用胶截止到发稿前，360漏洞挖掘智能体累计已挖出3432个漏洞，其中105个经监管确认。
报告指出，智能体生态中的漏洞往往不是孤立缺陷，而可能沿框架、工具、权限、数据和业务链路持续传。个上游框架漏洞，可能被多个衍生产品继承；个新增工具或Skill，可能扩大新的攻击面；个同源设计模式，也可能在不同项目中复现同类边界问题。报告将这现象概括为“智能体生态多米诺风险”。
360 AI安全研究院认为，发现漏洞只是起点，动漏洞进入理流程，才是AI安全能力真正落地的标志。随着智能体进入办公、开发、运维和企业流程，安全行业面对的已不再只是传统软件漏洞，而是模型、工具、权限、数据、上下文和执行链路共同构成的新型攻击面。未来AI安全竞争，将从单点模型能力比拼，走向模型、智能体、经验、攻数据、工具链和理流程的系统竞争。
据了解，6月24日，ISC.AI 2026（十四届互联网安全大会）将在北京举办，本届大会主题为“智能体颠覆安全”。届时，360将围绕漏洞挖掘智能体释放多新进展，进步展示智能体技术如何进入真实安全场景，动漏洞发现、御响应和安全运营能力升。
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