据SecurityWeek当地时间4月23日报道，Palo Alto Networks旗下威胁研究团队Unit 42开发出一套名为“Zealot”的概念验证系统，以测试AI是否能够在云环境中自主实施攻击。
报道称，Unit 42在一个预先设置漏洞的隔离的Google Cloud Platform环境中对Zealot进行了测试。研究人员并未向AI提供具体攻击路径，只设定了一个目标，即“从BigQuery提取敏感数据”。
从架构上看，Zealot采用由“监督代理”统一调度、三类专用子代理分工执行的模式。这三类子代理分别负责基础设施侦察与网络映射、Web应用攻击与凭证提取，以及云环境中的权限与资源操作。整个系统并非按固定脚本推进，而是会根据各代理反馈的信息动态调整攻击策略。
测试过程中，Zealot在未获得逐步指令的情况下，自行完成网络扫描，并发现与环境相连的虚拟机。随后，它进一步定位Web应用漏洞、窃取凭证；在遭遇访问限制后，又自行实施权限提升，最终成功从BigQuery提取目标数据。
SecurityWeek指出，此次测试最引人关注的一点在于，Zealot不仅能够执行既定任务，还会在过程中自行延展攻击步骤。
例如，在控制虚拟机之后，Zealot还主动植入了自身的SSH密钥，以建立持续访问通道，而这并不属于研究人员最初设定的任务范围。Unit 42将这一现象描述为AI自发形成新攻击策略的“涌现式智能（emergent intelligence）”。
不过，报道也提到，Zealot并非始终高效。在部分情况下，它会执着于无关目标，甚至陷入低效循环，因而仍需人工介入。
研究团队认为，现有基于人类攻击者行为模式构建的检测体系，未必能够有效识别行动更快、行为痕迹也不同于传统入侵者的AI攻击。为此，团队建议企业加强云权限审计，限制对元数据服务的访问，并引入由AI驱动的防御体系。
Chi-gyu Hwang (황치규)
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