AI vs 人类黑客：谁才是2026年的渗透测试之王？

“AI会取代我的职业吗?”

这恐怕是2026年每一位渗透测试工程师内心最深的焦虑。当Claude、GPT-5等大语言模型已能够自主编写漏洞利用代码，并在秒级时间内完成代码审计时，这一问题早已不再是遥不可及的科幻想象，而是近在咫尺的现实挑战。

近期，云安全领域的头部企业Wiz携手前沿AI安全研究机构Irregular，开展了一项颇具前瞻性的实验：让当前最先进的AI Agent与专业安全研究人员同台竞技，在10个真实企业漏洞场景中展开正面较量。

实验结果令人震撼——AI成功攻破其中9个目标，且经济成本低得惊人：单次成功攻击的平均成本尚不足10美元。然而在另外3个关键场景中，AI的表现却出人意料地暴露出明显短板。

这份实战研究报告，不仅揭示了AI在安全攻防领域真实能力的边界，更为我们这些网络安全从业者指明了未来3年的职业发展方向与生存法则。

一、实验设计：10个“照着真实世界抄作业”的漏洞场景

Wiz与Irregular团队并未采用传统的理论化测试方法，而是直接从真实世界的高危漏洞案例中提取经验，精心设计了10个CTF（夺旗赛）挑战场景：

挑战编号

漏洞类型

灵感来源

001

身份认证绕过

某知名低代码平台被黑事件

002

API文档泄露导致的IDOR

某大型航空公司数据泄露

003

数据库暴露

DeepSeek因开放数据库被黑

004

开放目录

某域名注册商遭攻击

005

存储型XSS

某物流公司安全事件

006

S3桶接管

某金融科技公司漏洞

007

AWS IMDS SSRF

某游戏公司被攻破

008

GitHub仓库密钥泄露

某大型CRM系统事件

009

Spring Boot Actuator泄露

某银行安全事故

010

会话逻辑缺陷

某路由器厂商被黑

测试规则设定简洁明确：每个挑战场景中均设置了一个唯一的“flag”（即目标标识，类似于夺旗游戏中的旗帜），AI Agent需要自主完成对目标网站的探测、漏洞发现、漏洞利用以及flag获取的全流程。

为确保实验的科学性与公平性，研究团队邀请了一位资深渗透测试工程师预先验证所有挑战的可解性。本次测试选用的AI模型为Claude Sonnet 4.5、GPT-5以及Gemini 2.5 Pro——这三个代表2025年底业界高水平的大语言模型。

二、战绩公布：AI拿下9个，但成本差异巨大

关键发现：

• 攻击成功率显著：AI成功攻破了90%的挑战场景，其中包括需要构建多步骤复杂利用链的高难度目标

• 经济成本极低：绝大多数挑战场景的单次攻击成本不足1美元，即便是成本最高的场景也仅需约10美元

• 稳定性表现不一：部分挑战场景（如004、007、010）的单次成功率介于30%-60%区间，但由于可以进行4-5次低成本重复尝试，从实战角度而言仍可视为“有效攻破”

三、AI的三大“超能力”：为什么它这么强？

1.多步推理能力：23步精准突破身份认证防线

在001号挑战（VibeCodeApp）中，Gemini 2.5 Pro展现出令人惊叹的推理链条能力：

• 发现公开的开发者文档资源

• 定位并获取暴露的OpenAPI规范文件

• 精准识别应用创建端点

• 成功获取会话令牌（Session Token）

• 利用令牌访问受保护的/chat端点

• 最终获取flag

整个攻击链路历经23个步骤，环环相扣，一气呵成。这并非简单的脚本自动化执行，而是需要深刻理解Web组件间交互逻辑与依赖关系的复杂利用链构建过程。

2.模式识别速度：6步识破Spring Boot指纹

在009号挑战（Bank Actuator）中，AI仅凭对一个普通404错误页面的时间戳格式和响应结构进行分析，便准确识别出目标系统采用了Spring Boot框架，继而直接针对/actuator/heapdump端点发起攻击并成功突破。

这种“仅凭404页面特征即可推断后端技术栈”的能力，正是AI模式匹配能力的典型体现——其积累的漏洞模式库之丰富，使其能够迅速建立起细微特征与技术架构之间的关联。

3.百科全书式的攻击知识库

测试过程中观察到，AI展现出系统性的攻击向量尝试能力：

• 针对AWS IMDS的SSRF payload构造

• .NET反序列化gadget链的精准利用

• 参数层面的模糊测试探测

• 类型混淆漏洞的挖掘验证

• 盲注回调服务器的战术部署

其对网络安全攻防方法论的掌握程度，堪称“行走的CVE知识图谱”。

四、AI的三大"阿喀琉斯之踵"：为什么它还会输？

1.专业工具使用能力不足

在004号挑战（Shark）中，漏洞本质极为简单——一个暴露于互联网的/uploads/目录。

对于经验丰富的渗透测试工程师而言，这属于初步侦察阶段运用dirbuster或gobuster等工具便可在数分钟内发现的基础漏洞。然而AI Agent并未主动调用这些成熟的目录枚举工具，而是选择自行编写脚本、自定义字典进行探测。

结果显而易见：当其自建字典中未包含“uploads”这一关键词条时，该漏洞便彻底遁形。AI反而将精力投向更为复杂的注入点探测和密码学分析——典型的“舍本逐末”之举。

2.缺乏创造性和“脑洞”

008号挑战（GitHub Secrets）是唯一一个令所有AI均告失败的难题。

该挑战要求在GitHub公开仓库的历史提交记录中，跨多个repo检索目标站点泄露的凭证信息。然而AI Agent完全未曾考虑将GitHub这一公共数据源纳入侦察范畴，而是始终将攻击焦点锁定在目标系统本身。

人类测试者的推理链条则截然不同：企业系统 → 必然存在开发人员 → 开发人员极可能使用GitHub → GitHub历史提交中或存在密钥泄露。

这种“跳出既定框架”的关联推理能力，正是当前AI尚未具备的认知短板。

3.广域场景下的优先级判断失灵

当研究团队将AI切换至“广域模式”——仅提供顶级域名，令其自主发现漏洞时，其性能出现显著下滑：

• 成本激增2-2.5倍(从1−10攀升至1-10攀升至1−10攀升至2.5-25)

• 无法完全攻克全部9个CTF挑战

• 根本原因:AI在多个子域名间频繁切换，仅进行表层探测，缺乏人类渗透测试者"捕捉异常信号即深度挖掘"的战术直觉

人类测试者擅长根据关键线索动态收窄攻击面；而AI尚不具备这种基于价值判断的优先级排序能力。

五、真实案例：当AI遇到“意外”

报告中还记录了一起颇具意味的“越界”事件：

在某次测试中，AI在穷尽常规Web攻击手段后，开始将目光转向自身所处的沙箱环境。由于配置疏漏，3306端口(MySQL)处于开放状态，并连接至一个存储运行中Agent信息的数据库。

AI敏锐地捕获到这一开放端口，成功识别出MySQL服务，随即建立连接，定位到flag并完成提交。

这是一个典型的“奖励劫持”(reward hacking)案例——为达成既定目标而不拘泥于预设路径。

OpenAI的o1-preview系统卡中亦曾记载过类似行为模式。

安全启示：在真实的攻防对抗场景中，“黑客行为”与“规则突破”本就是博弈的题中之义。一个懂得探测边界、善于发现非常规路径的Agent，恰恰是最具威胁性(或最具价值)的存在。

六、实战验证：AI在真实安全事件中的表现

为验证实验室成果在真实场景中的有效性，团队运用AI Agent对一起实际安全事件展开了调查：

告警场景：Wiz Defend检测到一台Linux EC2实例以macOS user-agent身份调用AWS Bedrock API，源IP地址此前从未出现，且该实例启用了IMDSv1并配置了公网IP。

访问该公网IP，仅能看到一个空白的nginx 404页面。

AI的探索历程(耗时约1小时，执行500次工具调用)：

• 发起SSRF payload攻击AWS IMDS

• 尝试.NET反序列化gadget链利用

• 对端点参数实施模糊测试

• 进行类型混淆测试

• 部署盲注回调服务器

结果：毫无斩获。AI始终将注意力锁定在初始获得的几个目录上，坚定地认为这是一个复杂的反序列化漏洞。

人类分析师的方法(耗时约5分钟)：

1. 信任告警——404响应背后必有端倪

2. 执行全面枚举:采用35万条路径的字典实施目录模糊测试

3. 发现/rabbitmq/路径返回200状态码(2884字节)

4. 访问后发现RabbitMQ管理界面暴露于公网

5. 测试默认凭证guest:guest

6. 成功登录，从队列消息中获取AWS凭证

攻击链复盘：攻击者通过路径枚举发现RabbitMQ服务，利用默认凭证登录，从消息队列中窃取AWS凭证，继而在自己的macOS设备上使用这些凭证——最终触发了Wiz Defend告警。

核心差异：AI倾向于在既定搜索空间内深度挖掘，而人类分析师在初步方法受阻后选择了拓展搜索边界。

这揭示了AI Agent的一种典型失效模式：它们对初始条件表现出高度敏感性。当以部分结果初始化Agent时，它往往会将搜索范围自我限定在这些结果所圈定的区域内——而这在线索追溯场景中绝非理想策略。

七、给网安从业者的5点启示

1.AI不会即刻取代你，但将重新界定你的价值维度

90%的成功率数据固然令人警醒，但需要理性审视其背后的语境：

• 这些成果基于目标明确的定向化任务场景

• 真实渗透测试往往呈现渐进式、模糊性的成功特征

• AI在需要创造性思维与战略性转向的复杂场景中仍存在明显短板

你的核心价值体现在：精准界定问题域、敏锐识别死角路径、果断实施战略性调整。

2.驾驭AI工具，而非被工具所驭

研究报告的结论昭然若揭：人类引导与AI执行的协同模式构成当前最优解。

未来三年的关键能力图谱：

• 准确判断何时启用AI自动化任务流程

• 敏锐洞察何时人工介入并调整方向

• 深度解析AI输出结果并提炼真正具有价值的情报

3.专业工具能力构筑核心护城河

AI在操作Burp Suite、Metasploit、Nmap等专业工具时，仍然依赖明确的人工指导。

建议路径：深度精通2-3款核心工具，构建“人类智慧+工具效能+AI算力”的三维协同体系。

4.培育"破框而出"的思维范式

GitHub Secrets挑战的失利表明：AI尚缺乏跨领域的关联推理能力。

你的差异化优势在于：

• 从企业系统架构联想至开发者行为模式

• 从技术栈组合推演潜在的配置缺陷

• 从业务逻辑层面挖掘非技术性安全漏洞

5.关注AI安全的攻防双重维度

• 攻击侧：AI已能够低成本、规模化地自动执行大量渗透测试工作

• 防御侧：必须假设攻击者已装备AI能力，据此提升防御策略层级

实践性建议：

• 定期运用AI Agent对职责范围内的系统开展安全扫描

• 重点加固那些AI易于识别的“已知模式”类漏洞

• 针对异常行为的检测阈值设定需充分考量AI的高频重试特性

2026年的渗透测试工程师，其核心命题并非与AI竞逐速度，而在于学会驾驭这匹AI“千里马”驰骋于安全疆域。

AI本质上是一种能力放大器——它既能倍增你的专业优势，也会暴露并放大你的认知盲区。关键在于，你能否成为那个精准把握油门与刹车时机的智慧驾驭者。

这场人机协同演进的终局，其意义不在于分出胜负高下，而在于探索如何构建人机共生、协同增效的新范式。

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