一位防守老兵的自白：当AI接手了那些让我失眠的夜晚

凌晨12点的机房，监控大屏的蓝光映在驻场工程师疲惫的脸上。这已经是我第七次带队参加国家级攻防演习（HW），也是第七次在演习期间把行军床搬进办公室。

每年这个时候，我们都要临时组建30人的驻场团队。即便如此，面对海啸般的告警，大家依然像在暴风雨中舀水的渔夫，分不清哪些是真正的攻击，哪些只是浪花。去年就有个外包小哥误把一个正常业务操作当成了红队攻击，封禁之后，差点让业务停摆。

更头疼的是，每次演习结束后，这支花费百万打造的"精锐部队"就会解散，这种“运动式”的投入难以形成持续、稳定、高效的防御机制，那些用血汗钱和无数不眠夜积累的防守经验，最终只化作几十页事后报告，锁进档案柜。

最近，我们接触了青藤，了解他们正在研发的AI安全系统，抱着验证新技术可行性的态度，我们邀请他们来做了一次深度交流和攻防演练测试。测试结果确实超出了我们的预期。这套AI系统，展现出了强大的关联分析能力，能够将单点告警快速关联扩展，呈现出一张相对完整的攻击“全景图”。

我们在这次演练中，红队精心设计了多套方案：

（1）利用邮件客户端0day，发送恶意邮件渗透员工终端，窃取敏感邮件、采购信息、工程进度。

（2）利用二级单位OA系统未授权上传0day，直接获取服务器权限，窃取人员资料、敏感文件，建立内网立足点。

（3） 迂回攻击核心供应链企业，在开发环境植入后门，进而染指集团重要系统。

（4）利用社工、撞库获取VPN权限，直接针对重点研究所进行社工攻击，渗透核心系统。

这些攻击路径环环相扣，互为掩护，意图在防守方混乱的告警噪音中隐蔽推进。在传统防守视野下，这些可能只是零散的告警点：一封可疑邮件、一个异常的OA登录、一个供应链系统的可疑进程……防守团队如同在迷雾中抓取碎片，难以拼凑出完整的攻击意图和路径。

这套AI系统的价值在演练中得到了充分体现：当防守体系捕捉到任何一个攻击链路上的节点告警（例如， OA服务器上的异常文件上传行为，或者终端上触发的恶意邮件执行告警），该系统能在较短时间内，自动化完成传统团队需要数日才能完成的复杂溯源工作。

（1）还原完整路径： AI不仅定位到初始入侵点（如OA漏洞利用），更能有效追踪攻击者后续的每一步动作：

（2）揭露攻击意图：通过还原完整的攻击链路和触达的系统（如产品数据管理、保密管控系统等），帮助我们更清晰地判断攻击者的终极目标。

（3）关联历史隐患：在分析当前攻击链路时，它能够从历史数据中识别出一些之前未被发现的、可能相关的后门或潜伏痕迹。这为我们清理历史隐患提供了新的线索。

客观地说，在这次演练中，该系统在调查效率、攻击行为还原的完整性上，表现优于我们经验丰富的人类专家团队。它显著提升了我们从海量噪音中识别微弱异常信号、发现深层风险的能力。生成一份同等深度的溯源报告，传统方式需要协调多家厂商，耗时数日才能完成。

原来需要数双眼睛盯着的监控大屏，现在只需要1名值班员处理系统筛选后的高置信度告警。曾经需要安全专家通宵排查的横向移动，系统能在几十分钟内输出完整的攻击链路分析报告，更高效地完成处置决策。攻击者精心伪造的恶意文件，能逃过传统检测，但在AI驱动的分析引擎面前，其伪装更容易被识破。

这次尝试让我深刻意识到：防守方真正的效率提升，可能不在于堆砌多少能熬夜的人力，而在于如何将防御经验有效沉淀并转化为自动化能力。

未来我们依然需要经验丰富的安全专家，但他们的角色应该从疲于奔命的告警响应者，转向更侧重于策略制定、深度分析和处置决策。当AI技术开始接手大量繁琐、耗时的初级分析和溯源工作，团队终于能腾出精力，去关注那些更重要的战略性问题：如何构建更健壮的防御体系，如何优化安全运营流程，如何提升整体的安全水位。

这或许就是我们这代安全负责人需要推动的转变：从依赖“人海战术+临时突击”的被动模式，逐步转向构建“智能分析引擎+自动化响应+专家决策”的常态化主动防御体系。

那些被海量告警淹没、日夜颠倒的日子，希望能逐渐成为过去。