0day漏洞量产？AI Agent“生产线”曝光

作者：悟空团队 — 新一代 ai 代码安全捉“妖”行者（原腾讯ai安全-啄木鸟团队)

 丨 导语 随着ai技术的迅猛发展，ai智能体在0day漏洞挖掘领域展现出前所未有的潜力。

本文将深入探讨ai agent如何通过创新的多智能体协作系统，打造出高效的0day漏洞“生产线”，实现自动化的漏洞检测。通过基准测试和实战验证，agent在复杂代码和大型项目中的表现超越传统工具，极大提升了漏洞识别效率与准确性。

一、ai agent 颠覆0day挖掘认知

在网络安全攻防的核心战场，0day漏洞挖掘长期以来被视为一项极度依赖专家经验、耗时费力的“手艺活”。

传统的0day挖掘如同大海捞针，依赖人工审计和静态应用安全测试（sast）工具，虽有其作用，但在应对日益庞杂的代码和系统时，往往面临误报、漏报和效率低下等问题，在处理大型项目、复杂代码系统时，它们的局限性也逐渐显现。   

（插画图：ai agent 与传统漏洞挖掘方式对比）

ai agent 的出现，正为这一困境带来革命性的突破。通过模拟人类专家的分析与推理能力，结合机器学习的强大模式识别能力，ai agent 不仅能大幅度自动化审计流程、减轻人工负担，更能精准识别出传统方法难以发现的复杂漏洞，显著提升漏洞挖掘的效率、准确性和深度。

二、“0day生产线”是如何建成的？

ai agent 通过构建一个多智能体协作系统，效仿专业安全团队的协作机制，从而打造出一条自动化的0day漏洞“生产线”。

1.  系统架构：协同作战的智能军团

(1)  client agent ：用户交互的入口，负责提交任务并与其他智能体进行协调。

(2)  remote agent ：负责任务规划与路由，负责将复杂任务分解，并依据各专业智能体的能力进行最优分配，确保整体任务高效执行。

(3)  audit agent ：审计智能体，漏洞挖掘的核心执行单元。它负责对代码进行从代码片段级到完整项目级的多层次、多维度扫描与风险评估。集成了多种先进扫描技术和算法，以增强审计的广度和深度。

(4)  review agent ：复审智能体，负责进一步审核漏洞检测结果，结合多种prompt和评分机制，确认漏洞的有效性和严重性，大幅降低误报。

(5)  fix agent ：修复智能体，此智能体负责提供初步的修复建议。它通过查询cve漏洞库、内部知识库等，生成漏洞修复方案。

（图：悟空 ai agent 架构图）

悟空 agent 的核心优势在于，它通过精细分工克服了单一智能体在知识广度、分析深度和任务并行处理能力上的局限，使得复杂漏洞的挖掘如同专家团队高效会诊，而非单兵作战。通过a2a（agent-to-agent）协议高效协同，确保任务从宏观规划到微观执行的无缝衔接。

2.  工作流程：自动化的流水线作业

悟空 agent 的工作流程高度自动化，宛如一条精密的流水线：

(1)  任务接收与分解： 用户通过client agent 提交任务。该任务首先到达“产线总指挥”—— remote agent 。它利用大语言模型（llm）进行任务规划，将复杂需求智能分解为独立的子任务（如代码审计、结果验证、修复方案生成）。

(2)  并行专业处理： 分解后的子任务被自动派发至“流水线”上的各个专业“工站”——即并行的audit agent 、review agent 和 fix agent 。

● audit agent 运用llm和代码分析模块（如入口识别、上下文获取、漏洞推理）执行深度扫描。

● review agent 利用llm及多重校验、投票机制（如多checker、疑难点反思）确保结果准确性。

● fix agent 参考知识库（cve库、内部库），借助llm微调生成修复建议并进行语法检查。

(3)  结果汇总输出： 各智能体完成工作后，将处理响应反馈给remote agent 。由它负责整合所有子任务的结果，形成一份完整的、经过层层处理的最终报告或解决方案，并准备交付。

这个流程通过明确的分工和智能体的并行协作，实现了从任务输入到结果输出的高度自动化，显著提升了漏洞挖掘与处理的效率。

三、ai agent 的产出与实战验证

1.  基准数据测试：

● github top 1000开源项目实战验证

为全面评估悟空 agent 在真实且复杂的代码环境中的实战能力，我们选取了 github 平台某语言排名前1000的开源项目作为基准测试集，直接对这些广泛使用的代码仓库进行真实漏洞扫描与检测。

在测试中，悟空 agent 展现出高效且精准的漏洞识别能力。特别是在针对sql注入等常见高危漏洞的检测上，准确率超95%。

在对github top 1000项目的整体扫描中，悟空 agent 共计发现并确认了 247 处有效漏洞。这些漏洞在不同影响力层级的项目中均有分布，具体构成请见下图分析：

（图：悟空 agent检出漏洞的 cve 申报情况）

2.  实战验证

● 中大型开源项目

在对github 某 23k stars 的中大规模开源项目的实战审计中，悟空 agent 的表现与传统静态应用安全测试（sast）工具形成了鲜明对照。具体差异可总结如下：

我们在持续迭代工具之余，也及时向项目官方和 cve 官方披露了漏洞细节：

（图：悟空团队向项目官方披露漏洞细节及修复建议邮件）

● 大型开源项目

为进一步检验悟空 agent 在处理超大规模、高复杂度项目上的实战效能，我们选取了当前 ai 领域中广受瞩目且代码量庞大的开源项目 langchain 作为目标，langchain其复杂的架构、众多的依赖关系以及快速的迭代周期，对任何自动化安全审计工具而言都是一项严峻的挑战。

面对如 langchain 这样超 100k stars 的大型项目，悟空 agent 依然展现出其强大的分析推理能力，通过细致的扫描和智能研判，悟空 agent 成功在langchain中识别出若干此前未被发现的潜在安全漏洞。

（图：悟空 agent 后台检出 langchain 项目的未披露漏洞）

我们高度重视这些发现，并已遵循负责任的漏洞披露原则，将相关的技术细节和潜在风险点整理后，已通过官方渠道或指定的第三方漏洞报告平台（如面向ai/ml项目的huntr）正式报送给 langchain 项目维护团队及相关安全应急响应中心。

四、结语

悟空 agent 是 ai 在漏洞挖掘领域应用的成功案例，通过创新的多智能体协作模式，将0day漏洞的发现效率和准确性提升到了新的高度。ai技术的持续进化，正驱动网络安全迈向智能化、自动化新高度。这不仅是场技术革命，更是安全理念的升华——ai旨在赋能而非取代安全专家。

我们应积极拥抱这场变革，通过深化人机协同，共筑更智能、主动且更具韧性的网络安全新范式。这将使安全专家得以从重复劳动中解放，专注于战略性与创新性挑战，最终推动整个网络安全生态实现跨越式提升。