根據《經濟時報》，包括 Indusface 和 Astra Security 在內的印度資安公司正在採用基於大型語言模型打造的 AI 代理，以將軟體漏洞測試的進行時間從數天或數週加速到數小時。這項轉變反映出攻擊者速度不斷提升，以及 AI 工具逐漸具備能夠自主辨識漏洞的能力，促使公司採用自動化測試以跟上不斷演化的威脅。
測試時間加速
據 Indusface 執行長 Ashish Tandon 表示，過去需要四到五天的重大客戶端安全評估——對於較大型應用程式甚至可能長達 20 天——如今可在數小時內完成。這項加速讓安全團隊能在威脅環境演變之際，更快速地辨識並修補漏洞。
攻擊者速度與漏洞成長
對更快速測試的迫切性，從新近出現的攻擊者能力數據可見。CrowdStrike 報告稱，平均攻擊者突破（breakout）時間在 2025 年降至 48 分鐘。與此同時，Gartner 預測，到 2030 年，每年被記錄的漏洞數將超過 100 萬個；相比 2025 年約 27.7 萬個，幾乎是近四倍的增幅。
AI 能力擴張
Proofpoint 去年在 India 擴大營運，指出 AI 代理有助於每日審查數千則威脅警報。這種自動化著手解決一項關鍵難題：公司面臨日益嚴格的資料法規，以及合格資安分析師的短缺。該能力不僅止於警報分流；根據 Anthropic，Claude Mythos Preview 在 OpenBSD（一款開源作業系統）中辨識到一個漏洞，而該漏洞此前已 27 年未被發現。相同模型在將已知漏洞轉換為可運作的漏洞利用（exploits）方面，成功率達 72.4%；而更早期的 Anthropic 模型 Opus 4.6 的成功率為 14.4%。
修復與組織落差
儘管 AI 加速漏洞發現，修復——也就是修正安全問題的流程——仍是一個需要人工審查與核准的瓶頸。根據資安公司 Arctic Wolf 的說法，在其事件回應案例中，76% 的攻陷（compromises）涉及一或多個已在被利用之前就有補丁可用的 10 個已知漏洞。這項落差可能會在整個資安版圖擴大：配備以 AI 驅動的偵測與修復能力的大型企業，可能會超前於缺乏足夠人力或預算以處理所辨識漏洞數量的較小型組織。
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