“AI驱动的攻击找的不是代码缺陷，而是逻辑漏洞。”

Mandiant创始人、现任AI安全初创公司Armadin负责人Kevin Mandia近日在风险投资机构Andreessen Horowitz（a16z）的YouTube频道节目中作出这一判断。

他表示，在企业自研应用中，AI攻击更倾向于寻找业务流程设计上的漏洞，而不是代码层面的缺陷。与人工攻击者不同，AI会把所有可能的路径逐一尝试一遍。

Mandia介绍称，Armadin正在提供用于应对AI攻击的自动化安全代理，核心目标是帮助白帽安全团队在与攻击者的对抗中占据优势。Armadin联合创始团队包括前Google Cloud安全工程师Travis Lanham、Mandiant前高管Evan Pena，以及Google安全运营团队工程师David Slater。

融资方面，Armadin今年3月在Accel领投下完成总额1.899 亿美元的种子轮和A轮融资，参投方包括GV、Kleiner Perkins、Menlo Ventures、8VC、Ballistic Ventures，以及美国中央情报局（CIA）旗下In-Q-Tel等。

谈及公司最新进展时，Mandia透露，自今年1月以来，团队已在客户真实环境中发现90多个零日漏洞（zero-day，即尚未公开且没有补丁的漏洞），且这些漏洞均存在于在线运行的系统中。按他的说法，这些客户并非小型企业，而是《财富》500强公司。

他还介绍了发现漏洞后的处置流程。通常情况下，团队会在48小时内直接联系客户CISO，告知其在DMZ（对外暴露的网络区域）发现了远程代码执行（RCE）漏洞。他表示，攻击路径通常会从DMZ继续向内网延伸，而客户一般也会认可团队的判断。

Mandia称，接到通知后，企业往往会按照真实入侵事件的处置流程立即启动应急响应。“这不是渗透测试，和真正攻击者闯入几乎没有区别。”他说。

对于为何能够取得上述成果，Mandia将原因归结为AI模型的训练方式。他强调，团队让真正的红队成员，以及能够亲自编写漏洞利用程序（exploit）的人员参与，对所有模型进行后训练。

他进一步表示，Armadin在不获取企业任何内部信息的前提下开展测试，例如不接触源代码，也不获取登录权限，而是以与外部黑客相同的条件发起攻击。

谈到市场围绕Anthropic AI模型“Mythos”的反应时，Mandia认为，外界对“扫描源代码就能找出数千个漏洞”的说法过于兴奋，并直言“那只是噪声”。他指出，关键不在于发现了多少漏洞，而在于这些漏洞是否真的能够被利用并形成突破。