天穹智刃正式发布｜AI Agent重塑渗透测试

2026年8月3日，四叶草安全正式发布新一代AI自动化渗透测试平台--天穹智刃v2.1。产品以大模型推理能力为核心驱动力，将AI Agent深度嵌入漏洞利用、漏洞挖掘与后渗透三大关键阶段，构建从信息收集到内网突破的端到端自动化攻击闭环，标志着渗透测试从"工具辅助人力"迈向"AI自主执行"的新阶段。

突破行业瓶颈：让AI走上攻击前线 

 

长期以来，渗透测试面临一个核心矛盾：高危漏洞的发现与利用高度依赖专家经验，而专家资源始终稀缺。

传统自动化工具能完成信息收集、端口扫描等基础工作，但在漏洞利用策略选择、逻辑漏洞挖掘、内网横向渗透等需要"对抗性思考"的环节，仍需人工深度介入。一个中等规模目标的完整渗透测试，周期往往以"周"为单位计算。

 

更现实的是，真正有价值的自动化渗透能力从来不是凭空生成的，而是建立在长期实战沉淀之上。天穹智刃背后，承载的是我们 10000+ 实战项目 累计沉淀的经验体系，使平台在任务编排、漏洞验证、攻击路径推进与结果回收等环节具备更贴近真实攻防场景的判断基础。

 

天穹智刃的核心逻辑是：并非为了AI而AI，而是将大模型推理能力、安全攻防经验体系与工程化任务框架进行有边界、有分工的深度融合，让AI在真正需要推理、判断与博弈的关键攻击阶段发挥价值。

 

更重要的是，天穹智刃并非需要人工持续盯防推进的半自动系统，而是面向真实攻防场景打造的完全自动化渗透测试平台。从信息收集到后续控制接入，平台可自主完成全流程执行；在需要时，测试人员也可接入平台内置的 WebShell 管理平台与 C2 控制体系，与 Agent 共享目标控制环境，形成自动执行与人工协同并行的实战模式。

 

从信息收集到权限接管与协同处置，天穹智刃构建了完整的五段式自动化渗透测试闭环，其中AI在漏洞利用、智能任务与后渗透三个核心攻击阶段深度介入：

这意味着，前期信息收集仍由自动化系统优先完成，而漏洞利用、智能任务与后渗透三个核心攻击阶段则由AI深度接管，平台能力也由此从“按规则执行”进一步迈向“按目标推理”。

 

核心能力体系 

 

自动化基础能力：让该自动化的先自动化

天穹智刃并不是将所有测试动作一股脑交给大模型处理，而是遵循“该自动化的先自动化，该AI介入的再AI介入”的原则，对不同阶段进行最优分工。

 

在前期阶段，诸如域名收集、资产发现、端口扫描、服务识别、指纹识别、路径扫描以及传统漏洞扫描等具备明确规则和成熟方法论的任务，优先交由自动化系统完成。这样做不仅能够提升效率，也能减少不必要的大模型调用，节省测试时间与模型 Token 消耗，把资源留给真正需要推理、判断与博弈的深层攻击环节。

 

在这一基础上，平台会根据漏洞扫描结果自动分流后续动作：当传统漏洞扫描识别到可利用漏洞时，存在漏洞的目标URL会自动进入 AI 驱动的漏洞利用阶段，进一步完成利用验证并接入平台控制体系；而当传统漏洞扫描未识别到已知漏洞时，目标则自动流转至智能任务模块，由AI继续围绕 OWASP Top 10、逻辑漏洞、越权问题及其他深层可利用缺陷展开自主挖掘与利用验证。

 

这意味着，天穹智刃不是简单地把AI叠加在自动化工具之上，而是构建了一套自动化优先、AI精准接管、按结果分流推进的完整执行体系。

 

AI驱动的漏洞利用闭环

传统渗透工具在扫描到漏洞后，通常仅输出漏洞列表，后续利用仍需人工研判与手动操作。天穹智刃在这一环节引入AI，实现了从漏洞发现到利用成功的自动化闭环。

 

当信息收集阶段完成漏洞扫描后，AI会基于漏洞类型、目标环境、防护状态等多维信息进行综合研判，自主生成利用策略并执行验证。验证成功后，目标可自动接入 WebShell 管理平台或 C2 控制体系，后续结果也可在任务面板中实时查看。

 

值得强调的是，平台内置自研 WebShell 管理平台与 C2 控制体系，并按照任务维度进行独立分配与数据隔离。Agent 在获取权限后可直接接入对应任务的控制环境；人工测试人员也可在AI持续测试过程中随时登录平台接管或协同操作，真正实现从自动突破到人工接续的无缝联动。

 

下图展示了目标在利用成功后接入平台内置 WebShell 管理平台与 C2 控制体系的实际效果。

目标接入WebShell管理平台后的文件控制界面

 

这一机制使漏洞验证不再停留在结果识别层面，而是进一步延伸到控制接入与后续推进阶段，大幅缩短了从风险识别到实战验证的响应链路。

为了更直观地理解平台并非停留在单点利用结果，而是能够围绕目标形成持续推进的执行链路，可以参考下图：

从漏洞利用到后续推进的任务执行链路

 

智能任务：当已知漏洞未命中，AI接管攻击

在实际测试中，高危目标往往已完成已知漏洞的修复，传统基于规则库与已知漏洞特征的扫描手段在此类场景下容易失效。这正是天穹智刃AI能力体现最核心的环节——智能任务。

 

当漏洞扫描未发现已知漏洞时，系统会将收集到的资产信息下发至智能任务模块，AI正式接管，开始自主漏洞挖掘与利用验证。不同于传统工具的静态规则匹配，AI能够：

· 理解业务功能与数据流转逻辑，识别潜在的逻辑漏洞

· 挖掘越权、认证缺陷、链式利用等复杂问题

· 针对 OWASP Top 10 等高风险漏洞进行持续测试

· 根据目标响应动态调整攻击策略，并完成后续利用验证

 

更关键的是，用户可以通过“智能任务需求”向AI注入定向指令，引导AI进行精准的定向测试：

· 重点挖掘支付模块的逻辑漏洞

· 尝试验证后台管理功能的权限边界

· 测试文件上传与解析链路

· 评估目标权限扩展路径

 

这使得天穹智刃不仅能“自动攻击”，还能“按需攻击”——将人类专家的战术意图传递给AI，实现人机协同的精准作战。

为了更直观地理解这一能力，可以将其对应到一个典型场景：当前述漏洞扫描未能识别已知漏洞时，传统扫描器往往到此为止；而天穹智刃会继续围绕登录、找回密码、权限变更、文件处理、业务提交流程等关键路径展开推理，持续测试 OWASP Top 10、逻辑漏洞、越权问题及其他深层可利用缺陷，并在验证成功后自动进入后续利用流程。

 

当AI挖掘到新漏洞时，会同步上报平台，并按照漏洞利用流程自动尝试获取权限。

下图展示了智能任务自主执行与漏洞验证的实际过程：

AI智能任务自主执行与漏洞验证过程

 

 

后渗透：AI Agent团队的内网自主作战

获取初始权限只是渗透测试的起点。在真实攻防场景中，从边界突破到内网纵深控制，往往是最耗时、最考验经验的环节。

 

天穹智刃在获取目标Webshell或C2上线后，后渗透Agent团队自动介入，对目标内网展开深度渗透：

· 内网资产发现与拓扑测绘

· 横向移动与权限提升

· 敏感信息发现与凭证获取

· 持续驻留与后续利用

 

同样支持通过"后渗透需求"注入定向指令，引导AI Agent团队聚焦特定目标或攻击路径。

这一能力将后渗透从“单兵作战”升级为“Agent团队协同”，在保证攻击效率的同时，覆盖更广的内网攻击面。

下图展示了后渗透阶段围绕权限扩展、横向移动与后续控制持续推进的实际结果：

AI Agent团队后渗透执行结果

 

 

 灵活的目标接入能力 

 

面向真实攻防场景，天穹智刃并不限定测试必须从单一入口开始。无论掌握的是企业名称、主域名、IP/IP段，还是一组需要立即验证的指定资产，平台都能够快速接入目标并展开后续测试流程。

 

这意味着，安全团队既可以从模糊线索出发，逐步还原攻击面；也可以直接面向明确资产发起高强度验证，在大规模排查与定点深测之间灵活切换。

 

策略配置与目标接入能力总览

 

原生分布式架构：面向大规模目标的深度并行能力

 

当前市场上的AI自动化渗透测试产品，以及部分开源自动化系统，普遍仍受限于单任务串行推进、节点协同能力不足或深度测试能力不均衡等问题。在多目标、大规模场景下，常见表现是：测试周期长、覆盖不完整、部分站点被跳过或浅尝辄止。

 

天穹智刃从架构设计之初即采用原生分布式系统思路，能够面向大规模站点目标进行并行调度、深度测试与统一回收，兼顾测试效率与覆盖完整性。

与传统单体式或弱分布式自动化渗透测试系统不同，天穹智刃对并发测试目标数量不设固定上限。用户可根据自身业务规模与测试需求，灵活增加节点资源，实现平台测试能力的横向扩展。

 

在典型场景验证中，平台已可实现500站点级深度测试任务在0.5—3小时内完成；这一数据并非能力边界，而是在当前资源配置下的代表性表现。相比之下，当前市面上部分自动化渗透测试系统完成同等规模任务通常需要1—2天，且在复杂场景下容易出现覆盖不充分甚至遗漏站点的问题。

 

更重要的是，这种能力并非单纯依赖任务并发数堆叠，而是建立在原生分布式调度、统一任务编排与深度测试流程协同之上，使平台能够在规模快速扩大的情况下，依然保持测试节奏稳定、执行链路完整与结果回收可控。

 

为了更直观地理解天穹智刃在分布式架构、扩展能力、测试效率与覆盖完整性上的综合优势，可以参考下图：

 

天穹智刃与市面常见AI自动化渗透测试系统能力对比

 

这意味着，天穹智刃并不是单纯把“扫描速度”做快，而是在大规模目标下依然保持深度测试与完整覆盖能力，更适合面向企业级暴露面排查、批量资产安全验证与攻防演练前的集中研判。

 

 

工程化设计：可控、可观测、可中止

 

作为一款面向实战环境打造的AI自动化渗透测试平台，天穹智刃不仅强调攻击能力，更强调执行过程中的工程可控性与结果可观测性。围绕真实项目交付与批量化运行需求，平台在网络适配、任务过程控制与结果回收等方面提供了完整支撑：

 

· 网络环境适配：支持代理配置，满足复杂网络条件下的任务执行需求

· 权限协同控制：内置自研 WebShell 管理平台与 C2 控制体系，支持人工与 Agent 在同一任务控制环境下协同推进

· 任务可中止：支持在执行过程中统一停止信息收集、智能任务与后渗透流程，确保整体可控

· 结果可导出：支持将指定任务或多任务的资产结果导出为Excel、CSV等格式，便于归档、复盘与交付

 

 

谁需要天穹智刃

 

☑企业安全团队 -- 定期自查攻击面，用AI替代人力完成深度检测，发现传统扫描工具无法覆盖的逻辑漏洞与组合型威胁

 

☑安全服务商 -- 批量交付渗透测试项目，AI接管高重复性的漏洞挖掘工作，释放专家精力聚焦高价值目标

 

☑红队与攻防演练 -- 快速建立初始据点，AI辅助内网渗透，缩短从边界突破到内网控制的攻击链路

 

 

写在最后

 

当前，以大模型为代表的AI能力正在重塑网络安全的攻防格局。攻击侧，AI将漏洞发现与利用的效率提升到前所未有的量级；防御侧，传统的“打补丁”式被动响应已难以应对。

 

天穹智刃的发布，正是四叶草安全在这一变革中的回答：

以AI驱动攻击验证，以实战能力反哺防御体系。

 

这不是对安全人员的替代，而是对攻防能力的倍增——将长期实战经验、攻击方法论与专家战术思维注入AI，让每一次渗透测试都能具备更接近资深安全专家的深度与广度。

 

AI+网络安全的未来，不止于发现问题，而在于以AI驱动实战验证，以攻击能力反哺防御进化。

 

进一步看，天穹智刃所代表的并不仅仅是一款自动化测试平台的发布，而是渗透测试能力形态的一次演进：从依赖个人经验的项目式作业，转向可并发、可持续、可沉淀、可复制的系统化能力平台。

从最早的BugScan开始，我们就扎根于社区的“众筹智慧”，通过分布式的节点和成千上万的插件，用集体的力量解决了漏洞“发现得快与多”的问题，那是我们积累漏洞基因和实战数据的起点。

 

而今天的天穹智刃，不再是简单的漏洞罗列。它是一次彻底的升维：我们将过去所有沉淀的攻防知识，注入到AI大模型的决策引擎中。它不再依赖人工去编写规则，而是让AI像专家一样去思考路径、研判链式攻击，从而把过去需要数天才能完成的高阶渗透测试，压缩到几小时内闭环。

 

从BugScan到天穹智刃，我们完成了一个闭环——从“发现漏洞的工具”，进化为了“能自主决策的攻击智能体”。这不仅是技术的升级，更是我们重新定义安全测试效率的开始。

 

未来，四叶草安全仍将持续围绕AI驱动的漏洞挖掘、利用验证、后渗透协同与能力沉淀体系持续演进，推动渗透测试从“项目交付型能力”走向“持续运行型能力基础设施”，为企业安全建设提供更高效、更深度、更具实战价值的技术支撑。