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AWS Continuum:用AI自动发现并修复代码漏洞

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亚马逊云科技(AWS)近日正式推出AWS Continuum——一款利用前沿AI模型,以极低的人工干预在客户环境中自动发现、验证和修复软件漏洞的安全平台。

Continuum旨在解决AWS所描述的企业安全领域正面临的关键瓶颈。AWS认为,过去十年企业依赖的安全运营模式——围绕遥测数据采集、存储与监控大盘展开——已难以应对当前的安全挑战。

AWS指出,以Anthropic旗下Claude Mythos为代表的前沿网络安全AI模型,如今已能以机器速度发现漏洞、推理复杂攻击路径,由此导致待处理漏洞的积压量呈指数级增长。作为该平台的首个核心能力,Continuum代码漏洞检测功能目前已进入受限预览阶段。

Continuum采用模型无关的设计理念,可根据具体任务的表现,灵活调用多种前沿模型。该平台同时处理两类数据:一类是AWS内部已有的结构化数据,包括基础设施、权限配置、网络拓扑和代码;另一类是非结构化数据,涵盖客户的业务文档、通信记录和业务优先级。AWS表示,该系统的构建经验源自对AWS自身及亚马逊电商平台的安全防护实践,其核心在于深入理解业务上下文,而非机械套用通用规则。

该产品以四个持续循环的阶段运行。首先,系统摄入客户现有的漏洞积压清单并执行自主扫描;随后,基于受影响组件是否已部署、是否可达、是否处于生产路径,以及漏洞被利用后的业务影响,对发现结果进行优先级排序。

第三阶段,Continuum通过验证来过滤误报——系统会在沙箱环境中构建可复现的漏洞利用示例,提供有据可查的证据。最后,系统评估现有防御措施并给出修复建议,修复方式可以是网络层变更、策略调整或代码补丁,且补丁本身也由确认漏洞的同一系统完成验证。此外,平台还提供爆炸半径可视化分析,并在可行的情况下提供回滚路径。

在可信度方面,Continuum采用渐进式策略。初始阶段以"学习模式"运行,全程保留人工参与,每条建议均附带推理过程。客户此后可切换至"执行模式",系统将根据其自定义的漏洞类别和风险等级,逐步实现修复流程的自动化。

此次发布还整合了AWS此前推出的相关能力。2025年12月re:Invent大会上预览的AWS Security Agent中,渗透测试和代码扫描功能现已并入Continuum,分别命名为Continuum渗透测试和Continuum代码扫描。与此同时,AWS还预览了Continuum威胁建模功能,该功能可从设计文档或源代码自动生成威胁模型,并以STRIDE格式输出结果。

AWS表示,正与金融服务、汽车和科技行业的客户合作,持续打磨这一平台。Continuum将首先覆盖第一方和第三方代码,后续将逐步扩展至更多安全领域。

Q&A

Q1:AWS Continuum是什么?主要能解决什么问题?

A:AWS Continuum是亚马逊云科技推出的一款AI安全平台,利用前沿AI模型自动完成软件漏洞的发现、验证与修复,大幅减少人工干预。它主要解决传统安全运营模式跟不上漏洞增长速度的问题,通过机器速度处理不断积压的漏洞清单,帮助企业更快响应安全威胁。

Q2:AWS Continuum的四个运行阶段分别是什么?

A:Continuum分四个阶段持续运行:第一阶段摄入现有漏洞清单并执行扫描;第二阶段根据组件是否部署、可达性及业务影响进行优先级排序;第三阶段在沙箱环境中构建漏洞利用示例以验证真实性、过滤误报;第四阶段评估现有防御并给出修复建议,补丁由同一系统验证,同时提供爆炸半径分析和回滚路径。

Q3:AWS Continuum的"学习模式"和"执行模式"有什么区别?

A:"学习模式"是Continuum的初始状态,全程保留人工参与环节,每条修复建议都附带推理说明,方便团队审核与理解。待客户建立信任后,可切换至"执行模式",系统将依据客户自定义的漏洞类别和风险等级,自动执行修复操作,减少人工介入,提升响应效率。

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