AI 低成本利用漏洞，风险模型忽略，报告称

一家 AI 安全初创公司称，其自主代理从公开的软件漏洞中创建了工作、经过验证的漏洞利用，中位数成本为 2.83 美元，耗时约 11 分钟——而这些漏洞是企业修复程序最容易忽略的。

这一说法来自 Quantro Security，一家由 CrowdStrike (CRWD ) 、Tenable 和 Qualys 的老员工创立的纽约公司。该公司销售一个 AI 驱动的漏洞管理平台，其报告《使用 AI 进行漏洞利用的经济学》由内部单位 Vulnerability Research Labs 制作，漏洞数据由 Loginsoft 提供。在 3,029 个已发布的 CVE 中，该公司报告称，其自主的 “Exploit Harness” 为 2,183 个构建了经过验证的概念验证——72% 的成功率——中位计算成本为 2.83 美元，中位时间为 11 分钟，从摄取漏洞到工作利用。

该框架是 Quantro 的推销和发现。过去三十年中，保护已披露的 bug 的实际屏障是劳动力：编写可靠的漏洞利用需要熟练的研究人员数天或数周的时间，因此只有很小一部分漏洞被武器化。”当利用成本等于一杯咖啡的价格，需要不到十五分钟时，’不太可能被利用’ 不再意味着安全，” 公司的首席产品官 Mehul Revankar 在报告的公告中说。

团队被告知要跳过的 bug

更尖锐的说法是关于代理找到容易利用的漏洞。根据报告，73% 的 AI 可利用的 CVE 具有低于 0.25 的 Exploit Prediction Scoring System 分数。该模型由 Forum of Incident Response and Security Teams 维护，估计漏洞在 30 天内被利用在野外的可能性，如此低的分数是许多漏洞管理程序告诉团队降低修复优先级的地方。Quantro 还说，1,933 个可利用的漏洞——89%——不在美国网络安全机构的已知利用漏洞目录中，这是确认正在积极攻击的 bug 的权威列表。

两个信号都是为了回答人类的问题：有人实际上正在利用这个漏洞吗？Quantro 的论点是，他们现在错过了另一个问题。”防御者必须问的问题是：’AI 代理可以自动利用这个漏洞吗？'” 首席执行官 Sasan Padidar 说。该公司提出的解决方案，毫无意外，是将 AI 利用作为其自身的优先级信号——其平台销售的东西。

数字的含义和不含义

两个因素使得这一发现变得温和。 这是一项由供应商创建的研究，使用供应商自己的工具来衡量供应商自己的假设，这一点报告中明确说明。并且这不是零日工作：所研究的每个漏洞都是已知的、已发布的 CVE，具有公共咨询，因此该研究衡量的是 AI 可以多便宜地重新利用已经记录的东西——而不是它是否可以发现任何新东西。数据集也偏向于可以在容器中重建的漏洞，省略了需要专用硬件或许可商业软件的漏洞。

自主性带有一个附加条件。Quantro 说，一个确定的验证器——而不是模型自己的说法——确认了每个利用的触发，具有控制以筛除假阳性。在 998 个由人工独立检查的利用中，234 个，大约四分之一，需要人类在 AI 生成的代码中进行更正，然后才能验证。这些数字涵盖了 2026 年 4 月至 6 月的时间窗口，该公司称之为底线，而不是固定的费率。

这一警告双方都有。独立测试反复表明，代理在整齐描述的公开漏洞和真正的新目标之间存在差距——当任务更接近真正的发现时，成功率会下降。

非假设部分

Quantro 测量的方向已经在实验室外可见。Google 的威胁情报团队在 2026 年 5 月报告说，他们已经确定了一个零日漏洞利用，他们相信是使用 AI 构建的——一个开源管理工具中的双因素身份验证旁路，一个犯罪集团计划在大规模利用活动中使用。同一报告描述了一个与朝鲜有关的团体向分析 CVE 和验证概念验证利用的自动提示发起了数千次攻击，组装了分析师说将无法手动管理的武器库。全年来，供应商报告跟踪了从 AI 到助手和主动操作者的转变。

与报告一起，Quantro 发布了两个免费工具：AI-XI，根据代理可以武器化的难易程度为提交的 CVE 打分，从 1 到 5；以及 AI-Recon，它将组织的暴露服务映射到实验室的已验证利用目录。两个工具都在公司的付费产品后面的同一个平台上运行，因此它们同时作为演示和销售渠道。优先顺序的论点不需要购买任何东西；Quantro 已经发布了其每个 CVE 的数据集，对于防御者来说，这比相信任何单个供应商的 72% 更有用。