BAS+DeepSeek：一支永不跳槽的红队专家

BAS作为一种安全防护有效性验证评估工具，虽满足了安全验证评估持续化、自动化的需求，但验证成效在一定程度上受制于攻击场景与攻击剧本的设计。BAS厂商普遍依赖固定的攻击剧本和场景，无法还原黑客的动态攻击方式。而现实中，黑客在攻击时，可采用多种攻击技术和路径来攻击同一个漏洞（或脆弱点），导致企业安全团队反复演练固定剧本，形成“考试作弊式”防御，在实战中难以抵御黑客千变万化的攻击手段。

企业的防御能力总在不断演进和变化，如新增防护设备、防护策略调整、防护设备固件更新等，BAS验证方案未能及时调整，将无法准确验证防御体系的有效性。但实际情况中，BAS验证方案的调整往往依赖于人工，及时性和全面性无法保障，导致安全盲区难以被及时发现和应对，使企业的系统暴露于潜在的安全威胁之下。

在输出报告阶段，数据的处理和结果分析高度依赖经验丰富的安全专家。将评估结果转化为可实施的防御策略优化方案，需要安全专家具备扎实的攻击渗透能力和防御体系建设能力，但是同时具备这两项能力的安全专家资源稀少，导致大部分防御策略优化方案无法真正落地。

升级后的BAS攻防智能体，能够基于ATT&CK框架和最新的威胁情报，利用DeepSeek大模型生成能力，自动生成覆盖APT攻击、数据泄露、供应链劫持、社会工程学等复杂场景的攻击剧本，模拟数千种有价值的真实世界攻击行为。

引入DeepSeek后，BAS攻防智能体具备了持续的自适应学习能力，可根据目标业务系统自动分析网络现状，选择最匹配当前环境的攻击剧本。同时，在模拟攻击发起后，更能够持续地监控网络环境中防护能力的变化，实时分析目标环境的防御响应情况，动态调整攻击策略，告别“固定套路”，让防御体系在实战中迭代升级。

借助DeepSeek的生成式人工智能和多模态处理能力，系统实现对响应效率、防御盲区、漏洞危害等进行多维度评价，及时发现优先处置高风险项，自动生成可视化的结果报告，并根据评估结果提供有针对性的安全策略优化建议，从而大大提高了分析效率和决策支撑能力。