在網(wǎng)絡(luò)攻防對抗日益常態(tài)化、復(fù)雜化的今天，你是否感覺安全團隊疲于奔命？勒索病毒、高級持續(xù)性威脅（APT）等攻擊手段層出不窮，而傳統(tǒng)的安全工具和人工防御，往往難以招架。你的靶場，是不是還在用老舊的腳本化攻擊？你的安全團隊，是不是還在手動分析海量告警？

這一切都在被顛覆?！秾崙?zhàn)化網(wǎng)絡(luò)靶場應(yīng)用指南（2025版）》報告指出，AI賦能正在徹底革新傳統(tǒng)靶場運作模式，驅(qū)動靶場從“高仿真演練場”升級為“自學(xué)習(xí)安全大腦”。AI不再是簡單的自動化工具，而是作為核心使能者，將靶場從簡單的驗證工具轉(zhuǎn)變?yōu)槟軌虺掷m(xù)孵化和提升企業(yè)主動安全能力的戰(zhàn)略平臺。那么，AI是如何讓靶場變得如此智能呢？

一、AI賦能下的四大核心變革

AI的深度融入，覆蓋了實戰(zhàn)網(wǎng)絡(luò)靶場全生命周期的每一個環(huán)節(jié)，實現(xiàn)了四大核心能力的飛躍。

1、智能環(huán)境構(gòu)建與仿真：從“手動搭建”到“一鍵生成”

• 傳統(tǒng)靶場環(huán)境搭建是一個耗時、耗力且高成本的過程，其結(jié)果往往難以精確還原企業(yè)的真實業(yè)務(wù)場景。AI的出現(xiàn)，解決了這一“場景化不足”的痛點。
• 數(shù)據(jù)驅(qū)動的“數(shù)字孿生”：AI能夠分析你企業(yè)的歷史數(shù)據(jù)，如業(yè)務(wù)系統(tǒng)特征、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渑c流量數(shù)據(jù)，自動構(gòu)建一個與真實環(huán)境高度相似的“數(shù)字孿生”靶場環(huán)境。
• 動態(tài)自適應(yīng)調(diào)整：AI能夠讓靶場環(huán)境“活”起來。它能根據(jù)演練進程和攻防行為實時調(diào)整環(huán)境配置和復(fù)雜度。例如，當(dāng)AI藍隊檢測到攻擊行為后，不僅能執(zhí)行自動化防御，還會動態(tài)調(diào)整防御策略，迫使紅隊不斷尋找新的攻擊路徑，模擬真實的動態(tài)對抗。

2、智能化攻擊生成與編排：讓攻擊變得“有思想”

傳統(tǒng)的紅隊演練依賴預(yù)設(shè)腳本，攻擊模式固定，演練效果大打折扣。AI驅(qū)動的攻擊路徑規(guī)劃，賦予了攻擊方“思考”和“決策”的能力。

• 自主探索攻擊路徑：AI智能體能夠?qū)W習(xí)和理解海量威脅情報，特別是攻擊者戰(zhàn)術(shù)、技術(shù)和過程（TTPs），從而掌握最前沿的攻擊手法。它不再遵循固定腳本，而是像真實的黑客一樣，對目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)進行動態(tài)偵察，智能評估不同攻擊路徑的可行性，并做出最優(yōu)化的決策。
• 自動化攻擊鏈編排：AI能夠?qū)刹?、漏洞利用、?quán)限維持、橫向移動等攻擊階段進行邏輯串聯(lián)，并自動調(diào)用相應(yīng)的攻防工具執(zhí)行，模擬多階段、高隱蔽性的APT攻擊鏈。報告中提到，綠盟科技的靶場產(chǎn)品就支持通過自動化編排，模擬多種攻擊行為。

3、智能化防御與響應(yīng)：讓防御體系“自適應(yīng)進化”

面對海量告警和快速演進的攻擊，傳統(tǒng)的人工防御捉襟見肘。AI驅(qū)動的智能藍隊，將防御從被動的“人力消耗戰(zhàn)”轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃拥摹爸悄茏詣踊w系”。

• 智能威脅感知：智能藍隊通過深度學(xué)習(xí)，分析海量演練日志、網(wǎng)絡(luò)流量和系統(tǒng)行為數(shù)據(jù)，建立“正常行為”的基線模型，精準(zhǔn)檢測和識別任何偏離基線的惡意活動。甚至能將獨立的事件進行關(guān)聯(lián)，勾勒出完整的攻擊鏈條，實現(xiàn)從“發(fā)現(xiàn)已知威脅”到“預(yù)測未知威脅”的飛躍。
• 自動化響應(yīng)與處置：當(dāng)AI威脅感知系統(tǒng)識別到高風(fēng)險攻擊時，它能在秒級觸發(fā)防御動作，自動隔離受感染主機、阻斷惡意IP，將威脅損失降到最低。
• 防御策略智能優(yōu)化：靶場演練結(jié)束后，AI模型能夠分析紅隊的成功路徑和防御方的失敗節(jié)點，自動給出防御策略的優(yōu)化建議，甚至自動部署新的防御規(guī)則，使得企業(yè)的防御體系具備了“自適應(yīng)進化”的能力。

4、智能評估與決策支持：將“無形價值”轉(zhuǎn)化為“有形指標(biāo)”

傳統(tǒng)的人工復(fù)盤和定性分析，缺乏客觀性，難以量化靶場的價值。AI驅(qū)動的評估系統(tǒng)，解決了這一“投入效益難以量化”的痛點。

• 自動化數(shù)據(jù)分析：AI能夠自動對靶場中產(chǎn)生的海量多源數(shù)據(jù)進行深度分析，包括網(wǎng)絡(luò)流量、系統(tǒng)日志、攻防行為記錄等，在幾分鐘內(nèi)就能輸出初步洞察報告。
• 多維度量化評估：AI能夠?qū)⒀菥毘晒D(zhuǎn)化為具體的量化指標(biāo)，如平均檢測時間（MTTD）和平均響應(yīng)時間（MTTR）。這些數(shù)據(jù)為高層決策提供科學(xué)依據(jù)，證明安全投入的實際價值。

二、AI賦能的挑戰(zhàn)與應(yīng)對

雖然AI賦能靶場潛力巨大，但挑戰(zhàn)依然存在。報告也坦誠地指出了國內(nèi)面臨的挑戰(zhàn)：

• 數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)：高質(zhì)量攻防數(shù)據(jù)匱乏，難以大規(guī)模、多樣化、標(biāo)簽化地獲取。
• 技術(shù)挑戰(zhàn)：AI模型的可解釋性不足，決策過程“黑盒”化，且面臨對抗性AI攻擊的風(fēng)險。
• 人才挑戰(zhàn)：既懂AI又懂網(wǎng)絡(luò)安全的復(fù)合型人才極度稀缺。
• 成本與回報：AI研發(fā)和算力投入成本高昂，而量化其具體成效依然復(fù)雜。

三、下一步：迎接AI，從現(xiàn)在開始

AI賦能的實戰(zhàn)網(wǎng)絡(luò)靶場，將成為未來網(wǎng)絡(luò)安全防御的核心能力。它將幫助你把安全團隊從被動的、人力的消耗戰(zhàn)，轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃拥?、智能的、具備自適應(yīng)進化能力的系統(tǒng)。從今天開始，不要再讓你的靶場成為“擺設(shè)”，您應(yīng)該：

• 擁抱創(chuàng)新，從小處著手：即使無法一步到位，也可以先從AI輔助場景生成、智能數(shù)據(jù)分析等功能開始探索。
• 強化合作，善用外部資源：選擇在AI技術(shù)方面有投入和成果的廠商，利用其專業(yè)能力彌補自身不足。例如，報告中提及的安恒信息、綠盟科技、梆梆安全等廠商，都在積極探索AI在靶場中的應(yīng)用。

廠商案例

安恒信息積極推動AI驅(qū)動產(chǎn)品服務(wù)革新，利用大模型技術(shù)賦能網(wǎng)絡(luò)安全智能體私教，為網(wǎng)絡(luò)安全人才培養(yǎng)提供學(xué)習(xí)計劃、資源匹配、行為監(jiān)測、難點啟發(fā)、效果評估等全流程支持，旨在讓學(xué)習(xí)更輕松、教學(xué)更愉快。未來規(guī)劃利用AI在場景構(gòu)建和角色扮演，動態(tài)生成高度仿真的攻擊場景，自動調(diào)整難度，快速構(gòu)建多樣化靶標(biāo)，模擬真實業(yè)務(wù)流程中的漏洞，自動生成復(fù)雜的攻防演練腳本，充當(dāng)智能攻擊者或防御者。

澤鹿安全利用AI技術(shù)來提升車聯(lián)網(wǎng)靶場自動化測試的效率和能力，通過大模型匹配內(nèi)部積累的測試用例、漏洞庫和測試方法，自動生成結(jié)構(gòu)化測試腳本，并結(jié)合智能體方案修正自動化生成腳本過程中的沖突和問題。

梆梆安全靶場集成AI助手，具備移動安全專項知識和中文解釋能力，降低學(xué)習(xí)門檻。并利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)實現(xiàn)了人臉識別繞過攻擊。未來將利用AI進行流量分析，識別APP運行流量中可被攻擊和篡改的節(jié)點，提升攻擊效率。

博智安全將AI驅(qū)動的智能化訓(xùn)練升級作為未來規(guī)劃重點，通過AI實時分析學(xué)員操作動態(tài)調(diào)整難度，并利用強化學(xué)習(xí)實現(xiàn)自動化攻防推演的紅藍對抗智能體。

綠盟科技率先推出了“智能人機對抗靶場”，結(jié)合強化學(xué)習(xí)、安全知識圖譜和智能決策技術(shù)，構(gòu)建智能體進行攻防對抗陪練。AI還可輔助自動駕駛的場景和數(shù)據(jù)模擬，提供場景素材，輔助收集傳感器數(shù)據(jù)，以盡可能窮舉極端工況。

軟極網(wǎng)絡(luò)計劃通過AI驅(qū)動的智能化訓(xùn)練升級，包括動態(tài)訓(xùn)練系統(tǒng)和紅藍對抗智能體。其也在積極探索利用AI賦能教學(xué)內(nèi)容生成、數(shù)據(jù)分析和場景構(gòu)建。

丈八網(wǎng)安已將AI技術(shù)融入靶場，實現(xiàn)智能化的對手陪練和自動化操作以節(jié)約人力。并內(nèi)置了針對大模型安全特性檢測的工具，計劃推出專門的AI靶場用于大模型安全檢測與評估。

同時，安全牛建議組織應(yīng)在構(gòu)建AI賦能的靶場時，應(yīng)關(guān)注建立安全數(shù)據(jù)共享機制、探索聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)、發(fā)展可解釋AI（XAI）、加強校企合作培養(yǎng)復(fù)合型人才、并分步投入驗證AI價值。