0day漏洞量產？AI Agent「生產線」曝光

作者：悟空團隊 — 新一代 ai 代碼安全捉「妖」行者（原騰訊ai安全-啄木鳥團隊)

 丨 導語 隨著ai技術的迅猛發展，ai智能體在0day漏洞挖掘領域展現出前所未有的潛力。

本文將深入探討ai agent如何通過創新的多智能體協作系統，打造出高效的0day漏洞「生產線」，實現自動化的漏洞檢測。通過基準測試和實戰驗證，agent在複雜代碼和大型項目中的表現超越傳統工具，極大提升了漏洞識別效率與準確性。

一、ai agent 顛覆0day挖掘認知

在網路安全攻防的核心戰場，0day漏洞挖掘長期以來被視為一項極度依賴專家經驗、耗時費力的「手藝活」。

傳統的0day挖掘如同大海撈針，依賴人工審計和靜態應用安全測試（sast）工具，雖有其作用，但在應對日益龐雜的代碼和系統時，往往面臨誤報、漏報和效率低下等問題，在處理大型項目、複雜代碼系統時，它們的局限性也逐漸顯現。   

（插畫圖：ai agent 與傳統漏洞挖掘方式對比）

ai agent 的出現，正為這一困境帶來革命性的突破。通過模擬人類專家的分析與推理能力，結合機器學習的強大模式識別能力，ai agent 不僅能大幅度自動化審計流程、減輕人工負擔，更能精準識別出傳統方法難以發現的複雜漏洞，顯著提升漏洞挖掘的效率、準確性和深度。

二、「0day生產線」是如何建成的？

ai agent 通過構建一個多智能體協作系統，效仿專業安全團隊的協作機制，從而打造出一條自動化的0day漏洞「生產線」。

1.  系統架構：協同作戰的智能軍團

(1)  client agent ：用戶交互的入口，負責提交任務並與其他智能體進行協調。

(2)  remote agent ：負責任務規劃與路由，負責將複雜任務分解，並依據各專業智能體的能力進行最優分配，確保整體任務高效執行。

(3)  audit agent ：審計智能體，漏洞挖掘的核心執行單元。它負責對代碼進行從代碼片段級到完整項目級的多層次、多維度掃描與風險評估。集成了多種先進掃描技術和演算法，以增強審計的廣度和深度。

(4)  review agent ：複審智能體，負責進一步審核漏洞檢測結果，結合多種prompt和評分機制，確認漏洞的有效性和嚴重性，大幅降低誤報。

(5)  fix agent ：修復智能體，此智能體負責提供初步的修復建議。它通過查詢cve漏洞庫、內部知識庫等，生成漏洞修復方案。

（圖：悟空 ai agent 架構圖）

悟空 agent 的核心優勢在於，它通過精細分工克服了單一智能體在知識廣度、分析深度和任務並行處理能力上的局限，使得複雜漏洞的挖掘如同專家團隊高效會診，而非單兵作戰。通過a2a（agent-to-agent）協議高效協同，確保任務從宏觀規划到微觀執行的無縫銜接。

2.  工作流程：自動化的流水線作業

悟空 agent 的工作流程高度自動化，宛如一條精密的流水線：

(1)  任務接收與分解： 用戶通過client agent 提交任務。該任務首先到達「產線總指揮」—— remote agent 。它利用大語言模型（llm）進行任務規劃，將複雜需求智能分解為獨立的子任務（如代碼審計、結果驗證、修復方案生成）。

(2)  並行專業處理： 分解後的子任務被自動派發至「流水線」上的各個專業「工站」——即並行的audit agent 、review agent 和 fix agent 。

● audit agent 運用llm和代碼分析模塊（如入口識別、上下文獲取、漏洞推理）執行深度掃描。

● review agent 利用llm及多重校驗、投票機制（如多checker、疑難點反思）確保結果準確性。

● fix agent 參考知識庫（cve庫、內部庫），藉助llm微調生成修復建議並進行語法檢查。

(3)  結果匯總輸出： 各智能體完成工作後，將處理響應反饋給remote agent 。由它負責整合所有子任務的結果，形成一份完整的、經過層層處理的最終報告或解決方案，並準備交付。

這個流程通過明確的分工和智能體的並行協作，實現了從任務輸入到結果輸出的高度自動化，顯著提升了漏洞挖掘與處理的效率。

三、ai agent 的產出與實戰驗證

1.  基準數據測試：

● github top 1000開源項目實戰驗證

為全面評估悟空 agent 在真實且複雜的代碼環境中的實戰能力，我們選取了 github 平台某語言排名前1000的開源項目作為基準測試集，直接對這些廣泛使用的代碼倉庫進行真實漏洞掃描與檢測。

在測試中，悟空 agent 展現出高效且精準的漏洞識別能力。特別是在針對sql注入等常見高危漏洞的檢測上，準確率超95%。

在對github top 1000項目的整體掃描中，悟空 agent 共計發現並確認了 247 處有效漏洞。這些漏洞在不同影響力層級的項目中均有分布，具體構成請見下圖分析：

（圖：悟空 agent檢出漏洞的 cve 申報情況）

2.  實戰驗證

● 中大型開源項目

在對github 某 23k stars 的中大規模開源項目的實戰審計中，悟空 agent 的表現與傳統靜態應用安全測試（sast）工具形成了鮮明對照。具體差異可總結如下：

我們在持續迭代工具之餘，也及時向項目官方和 cve 官方披露了漏洞細節：

（圖：悟空團隊向項目官方披露漏洞細節及修復建議郵件）

● 大型開源項目

為進一步檢驗悟空 agent 在處理超大規模、高複雜度項目上的實戰效能，我們選取了當前 ai 領域中廣受矚目且代碼量龐大的開源項目 langchain 作為目標，langchain其複雜的架構、眾多的依賴關係以及快速的迭代周期，對任何自動化安全審計工具而言都是一項嚴峻的挑戰。

面對如 langchain 這樣超 100k stars 的大型項目，悟空 agent 依然展現出其強大的分析推理能力，通過細緻的掃描和智能研判，悟空 agent 成功在langchain中識別出若干此前未被發現的潛在安全漏洞。

（圖：悟空 agent 後台檢出 langchain 項目的未披露漏洞）

我們高度重視這些發現，並已遵循負責任的漏洞披露原則，將相關的技術細節和潛在風險點整理後，已通過官方渠道或指定的第三方漏洞報告平台（如面向ai/ml項目的huntr）正式報送給 langchain 項目維護團隊及相關安全應急響應中心。

四、結語

悟空 agent 是 ai 在漏洞挖掘領域應用的成功案例，通過創新的多智能體協作模式，將0day漏洞的發現效率和準確性提升到了新的高度。ai技術的持續進化，正驅動網路安全邁向智能化、自動化新高度。這不僅是場技術革命，更是安全理念的升華——ai旨在賦能而非取代安全專家。

我們應積極擁抱這場變革，通過深化人機協同，共築更智能、主動且更具韌性的網路安全新範式。這將使安全專家得以從重複勞動中解放，專註於戰略性與創新性挑戰，最終推動整個網路安全生態實現跨越式提升。