|
安全测试智能体研究与实践
来源：《中国金融电脑》 作者： 日期：2026/1/7
作者：中国银行软件中心 农时 白珊山 甄娜
金融科技的快速发展，使得金融领域面临更严峻的网络安全威胁。安全测试作为保障软件生命线、主动识别并消除潜在安全风险的关键环节，其重要性被提升至前所未有的高度。但是，传统的安全测试模式面临新型网络攻击、测试效能不足、测试人员短缺等困境，且网络安全合规性要求的提升对安全测试提出更高标准。
本文深入剖析了当前安全测试领域面临的难点与挑战，探讨了AI智能体技术的核心能力及其与安全测试场景的高度适配性，并介绍了中国银行软件中心基于大语言模型的安全测试智能体(BOCSecurityAgent，BSA)。BSA通过构建“智能化攻击—自适应策略—自感知优化”的三维技术体系，模拟渗透测试专家决策逻辑，实现了在渗透测试、应用安全测试及网络安全监控等多场景下的自主执行能力，能够有效辅助安全人员提升银行系统的安全能力，同时为金融领域构建数字时代坚实的网络安全防线提供了创新性解决方案与实践参考。
一、金融行业安全测试领域的现状与挑战
金融科技的应用与快速发展在重塑金融服务业态的同时，也使金融机构暴露在持续升级的网络威胁之下。随着新技术的不断引入，网络攻击者的攻击手段不断更新，攻击规模也在不断扩大，传统的安全测试模式正面临多维度、深层次的挑战，具体可归结为以下五点。
1.网络安全威胁态势严峻
近年来，网络空间安全风险持续深化，呈现出漏洞数量不断攀升、高危漏洞占比持续扩大和攻击更加快速等三重特征。金融行业因其高度依赖网络服务、掌握数据价值高、业务连续性要求苛刻的特点，成为网络攻击的重点目标。频繁爆发的数据泄露、勒索软件攻击等安全事件不仅对金融机构造成巨大的经济损失，更严重影响其声誉和客户信任。日益严峻的攻防对抗形势对金融行业安全测试工作产生颠覆性影响，对安全测试的深度和广度提出了更高要求。
2.新型安全危机难以应对
人工智能、物联网、云计算等新技术的广泛应用，在催生创新业务模式的同时，也带来了新的攻击面和安全风险。从传统的SQL注入、跨站脚本攻击，到利用0day漏洞发起的供应链攻击、AI模型的对抗性攻击、微服务架构下的横向移动等，攻击者的技术能力和协同水平显著提升，为传统安全测试带来了新的难题。这使得安全测试的目标必须从发现已知漏洞扩展到更复杂、更具针对性的新型漏洞场景，需具备预测和抵御未知威胁的能力。
3.安全测试人才紧缺
高质量的安全测试工作高度依赖测试人员的专业知识、实战经验和创造性思维。一名优秀的渗透测试专家不仅需要掌握大量的技术知识，还需要具备类似攻击者的“黑客思维”，能够灵活规划攻击路径、应对复杂的防御机制。然而，此类高端人才的培养周期长、成本高，市场供给严重不足。人才的稀缺直接导致安全测试工作无法得到充分覆盖，许多企业不得不依赖初级工程师或有限的自动化工具，测试质量和深度大打折扣。
4.安全测试效能不足
当前，安全测试的效能瓶颈主要体现在两个方面：人工测试覆盖率与深度不足，自动化工具高误报与高漏报并存。在人工测试方面，虽然深度和准确性较高，但测试效率低下、成本高昂，且测试结果极度依赖测试人员的个人能力，难以实现规模化和标准化，导致测试覆盖面有限。在自动化工具方面，因其基于预设规则而缺乏对复杂业务的深入理解，常常将正常业务行为误判为漏洞，造成“高误报”;对于多阶段、复杂逻辑的业务场景，自动化工具几乎无能为力，导致潜在风险遗漏，形成“高漏洞”，使安全测试陷入效率与质量“难以两全”的困境。
5.合规性要求提升
随着全球各国对数据安全和隐私保护的日益重视，网络安全法、个人信息保护法等法律法规日趋严格，对企业的安全合规提出了明确且强制性的要求。金融企业必须建立完善的安全测试体系，确保系统在上线前经过全面、有效的风险评估。这不仅需要安全测试活动流程化、文档化，更对测试的全面性、准确性和可追溯性提出了更高的要求。合规压力迫使企业必须寻求更高效、更可靠的测试手段，以确保在快速迭代的业务发展中，始终满足监管要求。
二、AI智能体技术能力与适配性分析
1.AI智能体的核心技术能力
AI智能体是能够感知环境、自主决策、执行动作并持续学习的智能系统，与传统智能体相比，其最大特征是具备在动态环境中自主规划目标、整合多源信息并持续优化行为以完成任务的能力，可以理解为“AI智能体=大模型+记忆能力+感知与反思+规划能力+工具使用”。从智能体整体的发展阶段(如图1所示)来看，在相当长的时间内，传统智能体更多地停留在理论设想和简单的场景实现层面，主要是因为支撑智能体的大模型技术还相对薄弱。以ChatGPT的出现为节点，大模型技术的突破为智能体带来了发展的拐点，让其从响应转向规划、从专用走向通用、从概念走向现实。
图1 智能体整体的发展阶段
与传统自动化工具相比，AI智能体能够将经验抽象成对知识的积累，用“技能驱动”替代传统的“规则驱动”，通过“感知—决策—进化”的架构设计，突破传统自动化工具仅能执行确定性、固定性任务的封闭和局限，从而有效应对开放性和复杂性问题。例如，自动化工具能够按照固定格式高效地生成每日工作报告，而AI智能体更擅长对项目进行数据分析和风险评估;如果将自动化工具比喻为“精准的齿轮”，那么，AI智能体则更像是一个“自适应大脑”。两者在决策逻辑、环境适应性等维度存在较大差异(详见表1)。
表1AI智能体与传统自动化工具特性对比
2.AI智能体与安全测试的高度适配性
AI智能体的核心能力使其能够有效模拟人类安全专家的思维模式，在复杂多变的安全测试场景中展现出远超传统自动化工具的灵活性和智能性，精准命中安全测试的痛点问题。AI智能体与安全测试领域的需求呈现出双向选择的关系，成为应对当前安全测试所面临挑战的理想选择。
(1)知识处理与转化能力
安全测试属于知识密集型领域，涉及海量的漏洞原理、攻击技术、防御绕过技巧等专业知识。AI智能体基于大语言模型，能够高效地学习、理解和处理这些海量的专业知识，将其转化为具体的测试执行，并将其动态应用于复杂的测试场景，极大地缩短了从知识到行动的距离。
(2)动态决策与规划能力
渗透测试并非线性的脚本执行，而是一个动态的、需要根据环境反馈不断调整策略的过程。AI智能体具备强大的规划能力，能够将测试目标分解为一系列子任务，如将获取服务器权限的目标分解为域名收集、资产识别、漏洞扫描、权限提升等子任务，并根据测试结果实时动态优化攻击路径。
(3)工具调用与协同能力
安全测试专家在工作中需要熟练应用大量专业的安全测试工具和脚本。AI智能体天生具备调用外部工具的能力，可以将一个个独立的工具整合为一条协同作战的工具链，并根据任务需求自主选择、执行最适合的工具，智能化调度工具。
(4)自主学习与进化能力
面对层出不穷的新型漏洞和攻击手法，AI智能体能够通过威胁情报分析和强化学习实现自我完善和进化。它不仅能够学习已有的攻击模式，还能在测试过程中发现新的攻击向量，甚至自主编写验证代码，实现知识库和攻击策略的动态更新。
三、安全测试智能体的设计与实现
1.总体定位
作为中国银行软件中心基于大语言模型自研的一款AI安全测试智能体，BSA将AI智能体的技术和能力应用于安全测试领域，目标是成为安全测试工程师的“数字同事”，全面协助安全测试工程师完成各类安全相关工作。
2.系统架构
BSA将传统自动化渗透测试和AI智能体充分融合在一起，将智能体按照功能划分形成独立的子智能体服务，这些子智能体包括渗透测试智能体、漏洞挖掘智能体、内网监控智能体和漏洞情报智能体等。其中，渗透测试智能体能够智能化调整测试优先级，实时分析攻击反馈、优化攻击路径;漏洞挖掘智能体具备“攻击场景建模—载荷生成—漏洞验证”的端到端能力;内网监控智能体能够实时感知内网异常并进行预警，快速响应0day漏洞，及时生成验证策略;漏洞情报智能体集成了深度搜索机制，能够动态更新漏洞库、病毒库、威胁情报库。BSA系统架构如图2所示。
图2 BSA系统架构
在实现的过程中，BSA将自动化工艺开发与智能体开发相结合，将智能体按最小功能拆分，形成业务规则清晰、接口调用明确的原子级智能体，并使用传统开发工艺进行整体架构开发，将原子级智能体视为传统开发中的微服务调用。在实际业务过程中，BSA内部通过调用对应的原子级智能体达到不同的业务目的，并根据产品自身逻辑实现，和用户进行完整交互。该架构实现过程具有以下几点优势：一是精准设计的提示词使原子级智能体的输入输出标准化;二是避免了在长链路情况下智能体可能出现的幻觉现象和错误叠加现象;三是避免了智能体因超长上下文造成token消耗指数级增长的现象。
3.能力矩阵
BSA凭借其算法迭代能力、海量数据处理能力以及不间断运行的优势，能够胜任三种不同方向的安全工作关键角色(如图3所示)，分别是渗透测试工程师、应用安全测试工程师和网络安全工程师。
图3 BSA能够胜任的三种安全工作关键角色
(1)渗透测试工程师角色
BSA能够模拟黑客的攻击思路与手段，开展全流程、自动化的渗透测试工作。通过预设的攻击策略库与实时更新的漏洞特征库，自主调用安全工具集，完成域名收集、资产收集、弱口令爆破、指纹扫描、漏洞利用、权限提升、内网探测等全流程渗透工作。
(2)应用安全测试工程师角色
BSA支持基于爬虫和基于自动化与被动代理的动态应用安全测试(DAST+)两种工作模式，通过模拟真实用户的访问场景，在系统上线前发现与应用程序交互过程中出现的安全缺陷，在确保系统在满足业务需求的同时具备足够的安全性。
(3)网络安全工程师角色
BSA能够周期性地对内网环境的弱口令、中间件漏洞进行扫描，结合网络流量、日志数据和威胁情报感知网络异常情况并提供预警，帮助企业提升整体的网络安全防护能力。
4.核心优势
(1)优化渗透测试攻击模式
BSA通过模拟黑客攻击的决策逻辑，构建了“漏洞验证—风险评估—路径优化”的闭环攻击过程。它突破了传统渗透测试中依赖全量扫描的盲目性局限，转而采取精准制导式的攻击模式。通过实时分析攻击反馈，BSA能够对潜在漏洞进行风险排序，将资源优先配置于验证如权限提升、横向移动等高价值、高风险的漏洞，在提升测试效率的同时，降低漏洞识别误报率。
(2)自适应的测试策略
BSA内置了基于强化学习的策略优化模块，通过“试错—学习”的迭代机制，智能体能够在与测试环境的交互中持续优化攻击路径。当面对复杂的网络拓扑时，它能自主地将攻陷核心服务器等宏观目标拆解为边界突破、内网探测、权限提升等一系列阶段性子任务，并依据子任务间的依赖关系及潜在漏洞风险规划出最优的攻击链。整个过程基本无需人工干预，且策略的迭代速度会随着测试次数的增加呈指数级增加。
(3)全链路动态模拟
BSA具备从“攻击场景建模”到“载荷生成”，再到“漏洞验证”的端到端能力。以Web应用测试为例，BSA能够自动解析URL参数、表单字段等输入点，理解其上下文关联与业务逻辑特征，有针对性地生成适配不同应用框架和业务逻辑的攻击载荷，并通过分析服务器返回的响应流量特征和应用程序行为变化，精准判断漏洞是否被成功触发。BSA应用安全测试流程如图4所示。
图4 BSA应用安全测试流程
(4)自主进化生态
BSA被设计为一个能够自我成长的系统，它集成深度搜索机制，能够持续从历史测试数据和外部威胁情报中学习，自动完善安全知识库。更进一步，当发现新型漏洞或未知攻击模式时，BSA能够尝试自主编写PoC验证脚本，并将其纳入攻击策略库，构建起一个能够动态进化、持续响应新威胁的良性生态体系。
5.案例对比
本文以业务逻辑越权检测场景为例，将BSA的实现方式与传统自动化方案进行对比。在传统自动化垂直越权检测方案(如图5所示)中，自动化工具分别获取高、低权限的账号凭证，再将高权限凭证替换为低权限凭证后进行请求重放，通过对比重放前后响应包的一致性来判断系统是否存在越权问题。该方案遵循一套固定流程的规则来执行，优势在于输出精准且不存在模型幻觉问题，但局限性也较为明显，即仅能覆盖预设规则范围内的测试场景，对于业务逻辑复杂的水平越权问题常常无能为力。
图5 传统自动化垂直越权检测方案
BSA则能够通过自主学习实现水平越权问题的动态检测。BSA将目标问题拆解为子问题进行求解，再根据求解结果对整个业务逻辑进行判断，最终判断是否存在水平越权漏洞。其中提示词包含定义越权(A用户查询B用户信息的场景)、易发场景(如accountid、userid等敏感字段)和用户数据(用户名、密码等)。与传统自动化方案对比，该过程无需预定义固定规则，且能够动态适应业务逻辑的变化，真正实现自动化和智能化。BSA越权检测流程如图6所示。
图6 BSA越权检测流程
6.应用成效
BSA在实际应用中取得了显著成效，体现在测试能力、场景和效率三个维度的全面突破。
一是测试能力提升。BSA将大语言模型与安全技术深度结合，推动测试工具由被动的辅助角色升级为能够自主规划、执行复杂任务的主体，实现了安全测试从传统人工模式向智能化、自主化的突破。
二是测试场景拓展。传统自动化工具难以覆盖的复杂业务逻辑漏洞，是BSA的核心优势领域。通过自主学习和动态决策，BSA无需预设固定规则即可理解并测试如水平越权、订单金额篡改等与业务逻辑紧密相关的安全风险，显著提升了系统的防御能力。
三是测试效率提升。智能化的优先级排序策略和精准制导式的工作模式不仅降低了测试过程中的资源消耗和时间成本，同时降低了漏洞误报率。此外，初级安全工程师也能在智能体的协助下完成以往需要专家才能执行的复杂测试任务，有效缓解了人才短缺的困境。
四、总结与展望
本文从当前安全测试领域面临的严峻挑战出发，论证了AI智能体的核心技术能力和适配性，并详细介绍了安全测试智能体BSA的架构设计、系统实现与应用成效。实践结果表明，BSA通过模拟专家决策、自主规划执行和持续学习进化，能够有效克服传统人工测试的效率瓶颈和自动化工具的认知局限，为金融级应用系统提供了更高效、更智能、更全面的安全保障。然而，在实际推进过程中，提示词优化、模型算力瓶颈、智能体容错机制构建等核心问题，仍对其规模化应用形成显著制约，导致技术与落地之间存在关键壁垒。
从目标来看，AI智能体要真正成为安全工程师的可靠工作伙伴，尚需突破“最后一公里”的技术与实践障碍。我们有充分信心，随着技术迭代与问题攻坚，这一目标的实现并不遥远。而放眼整个AI领域，人机协同的前瞻愿景正逐步从概念走向现实。
展望未来，安全测试智能体必将为网络安全领域带来新的革命性变革。随着人工智能算法的持续优化，智能体将不再满足于执行单次、独立的测试任务，而是能基于业务系统架构、历史漏洞数据和外部威胁情报自主制定中长期的渗透测试和安全监控规划;同时，智能体能够利用深度伪造技术生成多模态网络钓鱼和攻击模拟，从而全面测试和提升员工的安全意识水平和系统防御能力，引领网络安全进入一个全新的智能对抗时代。
文章来源于《中国金融电脑》2025年第11期
|
