AI黑客15步拿下整个域，AI防守拦下14步

AI 对 AI：一个 AI 智能体用 15 步从 WordPress 一路打到高管的管理文档。防御方抓到了 14 份高管机密文件。操作员给提示，智能体自己规划步骤并在 Kali Linux 上调用工具。它面对的是零特征码：WordPress → Exchange → 域控制器 → 高管工作站。15 步、3 个隧道、完全攻陷域环境。

我把正面防御技术的部署情况梳理了出来：MAXPATROL SIEM + ML/AI 对抗 AI 智能体，共 6 个部分。

1. MAXPATROL BAD：在每一跳上标记异常行为。没有针对特定工具的规则，即使隧道改名为 svchost32.exe，也会按其行为被识别出来。

2. HACKTRACKER：在 BAD 之上给出“黑客/非黑客”的二元判定，不给出理由。2 次“黑客”判定：Exchange 和域控制器。

3. PT NAIRA：在分析师提问时解读事件链。覆盖了全部 3 次横向移动。

4. AI 智能体：自主拆解活动并撰写现成的事件报告。3 次横向移动全部识别。目前仍是 PT 内部工具。

5. 源聚合：即使没有被攻陷主机的日志，也能通过其邻居的反应标记出该主机。触发 2 次：Exchange 和域控制器访问了其画像中从未去过的位置。

6. 漏报：15 步中漏掉了 1 步，即一次使用离线伪造的 Kerberos 票据的失败尝试。得分 14/15，覆盖率约 93%。

异常 → 判定 → 解释 → 事件报告，每一层单独看都一般：BAD 噪音多，HackTracker 不说明原因，Naira 要等被问才动。但组合起来：无关联规则、无特征码、实时无人工介入。

AI 攻击，AI 防御。公平起见：1 个场景、1 个实验室、智能体有操作员提示，生产环境会有误报。所有操作均在隔离测试实验室中进行。教学演示材料，非操作指南。

收藏这篇，下次你的 SOC 要求为某个工具再加一条规则时用得上。

按行为还是按特征码来抓 AI 智能体？