XBOW自主AI工具在HackerOne大获全胜,AI黑客颠覆千余漏洞,震撼网络安防领域!
发布时间:2025-06-26 15:04:56 | 责任编辑:吴昊 | 浏览量:7 次
近日,AI安全公司XBOW宣布,其自主研发的AI工具“XBOW”在全球知名漏洞众测平台HackerOne上力压群雄,成为美国排行榜第一名。这是AI工具首次超越人类安全研究员,登顶HackerOne漏洞披露排行榜,标志着AI在漏洞检测领域的里程碑式突破。
XBOW AI:全自动渗透测试的先锋
XBOW的AI工具是一款完全自主的渗透测试(pentest)系统,无需人工干预即可模拟人类安全研究员的操作,发现并利用软件漏洞。据悉,该工具能够在数小时内完成全面的渗透测试,覆盖包括远程代码执行(RCE)、SQL注入、跨站脚本(XSS)、服务器端请求伪造(SSRF)、信息泄露等在内的多种漏洞类型。截至目前,XBOW已在HackerOne平台上提交了近1060个漏洞,其中132个已被官方确认并修复,涉及迪士尼、AT&T、福特、Epic Games等知名企业。
其独特之处在于,XBOW通过机器学习技术对真实漏洞数据进行训练,能够精准识别复杂的安全漏洞,同时配备自动化验证机制,确保提交的漏洞报告准确无误。这种“黑盒测试”模式无需依赖内部代码访问,模拟真实攻击场景,展现了AI在网络安全领域的强大潜力。
HackerOne排行榜首:AI超越人类的里程碑
HackerOne是一个连接企业与道德黑客的平台,通过漏洞赏金计划激励安全研究员发现并报告系统漏洞。XBOW的AI工具在2025年第二季度(4月至6月)成功登顶HackerOne美国排行榜,以提交漏洞数量、赏金总额、报告质量及漏洞影响力的综合评分,力压99名人类研究员,位列漏洞披露计划(VDP)类别第一,同时在全球排行榜中名列第六。
值得注意的是,XBOW的成功并非仅靠“量”取胜。其发现的漏洞包括对Palo Alto GlobalProtect VPN的未知漏洞,影响超过2000个主机,凸显了其在挖掘高危漏洞方面的能力。此外,XBOW通过严格的内部验证流程,显著降低了传统AI工具常见的误报问题,确保了报告的高质量。
技术突破:从低挂果实到复杂漏洞的跨越
XBOW的开发团队表示,该工具经过了多轮严苛的基准测试,包括PortSwigger和Pentesterlab的“夺旗”挑战,以及模拟真实场景的自建测试环境。团队还通过白盒测试和开源项目中的零日漏洞挖掘,进一步优化了AI的漏洞检测能力。
尽管目前XBOW主要擅长发现已知模式的漏洞,如SQL注入和XSS等,但其自主探索和迭代学习能力已引起行业关注。专家指出,未来随着AI技术的进步,类似XBOW的工具可能进一步突破,具备发现复杂业务逻辑漏洞或链式攻击的能力,从而在网络安全攻防战中扮演更关键的角色。
行业影响:AI赋能防御者的新希望
XBOW的成功不仅为网络安全行业带来了技术革新,也引发了关于AI角色的新讨论。HackerOne联合创始人Michiel Prins表示:“像XBOW这样的AI工具为安全领域带来了惊艳的创新,加速了漏洞的发现与响应。”而XBOW首席执行官Oege de Moor则认为,AI驱动的防御工具将帮助企业在系统上线前发现并修复所有漏洞,逐步扭转攻防天平向防御者倾斜。
与此同时,业内也存在一定担忧。部分专家指出,AI工具在快速发现“低挂果实”漏洞方面表现优异,但其在创造性思维和复杂攻击场景中的能力仍有待验证。此外,AI自动化测试可能导致漏洞报告数量激增,给企业修复工作带来压力。
资本助力:XBOW获7500万美元融资加速扩张
就在XBOW登顶HackerOne排行榜的同时,公司宣布完成7500万美元的B轮融资,总融资额达到1.17亿美元。本轮融资由Altimeter领投,红杉资本等现有投资者跟投。资金将用于进一步扩展XBOW的AI驱动安全平台,加速其在全球市场的布局。
AI与网络安全的未来交汇
XBOW的崛起标志着AI在网络安全领域的巨大潜力,其全自动渗透测试工具不仅提升了漏洞发现的效率和规模,也为企业提供了更强大的防御手段。小编认为,XBOW的成功不仅是技术的胜利,更预示着AI与人类协作的新模式正在重塑网络安全格局。然而,如何平衡AI的自动化优势与人类研究员的创造性洞察,仍是行业未来需要探索的关键课题。
随着XBOW即将在2025年8月的Black Hat Briefings安全会议上分享更多技术细节,全球安全社区对这一工具的期待进一步升温。
目前并无确凿证据表明XBOW自主AI工具称霸HackerOne并发现千余漏洞,以下是对相关情况的分析:
AI在网络安全领域的应用现状
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AI辅助漏洞挖掘:AI技术可用于自动化漏洞挖掘,如Anthropic公开的“Best-of-N”技术,通过微调提示词可绕过系统防护,其攻击成功率在GPT-4.0和Claude 3.5上分别达到89%和78%,且该技术已扩展至多模态攻击。
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AI工具的安全风险:部分开源AI工具存在安全隐患,如Langflow存在无需密码即可远程执行代码的漏洞,黑客能通过API接口直接接管服务器,全球至少500台服务器暴露在风险中。
网络安全界对AI黑客攻击的应对措施
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技术手段升级:安全专家们在探索“以AI对抗AI”的策略,如微软开发的IDE集成工具DeepVulGuard,可自动扫描代码漏洞并提出修复建议;GitHub Copilot Autofix在检测到漏洞后自动生成修复方案,其修复速度比手动快3倍以上。
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建立审计标准:防御者需同步升级AI驱动的威胁检测系统,如动态代码沙盒、权重完整性校验,并建立针对AI工具链的审计标准,以应对日益智能化的攻击生态。
对未来网络安全形势的展望
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攻击手段更加复杂:黑客对AI的利用已从辅助工具演变为核心攻击载体,尤其在自动化漏洞利用、供应链污染和多模态欺骗领域形成突破,未来攻击手段将更加复杂多样。
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防御难度增加:AI生成的攻击代码逻辑复杂,安全团队难以快速追溯恶意意图,且黑客利用AI的攻击迭代速度远超传统安全补丁更新周期,这将使防御难度进一步增加。
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