现状：传统手工免杀面临的困境

想象一下这样的日常场景（经典红队困境）：

渗透攻城师A： “大哥，有现成的、能绕过xxx杀软的Shellcode加载器吗？”

渗透攻城师B： “大哥，这个项目需要绕过XX杀软添加本地管理员的工具，有更新版本吗？”

渗透攻城师C： “大哥，这台内网机器需要做权限维持，有没有能过XX杀软检测的添加计划任务工具吗？”

渗透攻城师D： “...”

渗透攻城师E： “...”

这些场景中所谓的“大哥”，也就是传统攻防体系中的核心支撑——可能是团队中的免杀专家、私有武器库或漏洞供应链。如果拥有深厚免杀经验和持续研究能力的“大哥”刚好有对应需求的免杀工具，那很幸运，可以直接使用！

但是现实中的情况很残酷：

如果不同目标环境，需要针对性的免杀呢？

如果大哥之前研究的免杀因为时效性，绕不过去了呢？

如果没有大哥呢？

依赖现成工具或后端支撑的“大哥”的经验分享，曾是红队和渗透测试中的常见模式。

然而，这种模式正面临严峻挑战：

时效性陷阱： 攻防对抗是动态的。昨天有效的免杀技术，今天可能就被特征码或行为检测捕获。手工分析、调整、测试的周期有时很难跟上防御方（尤其是基于云的AI检测）的更新速度。

资源瓶颈： 拥有深厚免杀经验和持续研究能力的安全研究员是稀缺资源。并非每个团队或个人都能随时获得这种级别的支持。

个性化需求：针对特定目标环境（如安装了特定组合的安全软件）、特定行为（如添加用户、创建计划任务）的免杀需求，往往难以找到开箱即用的解决方案。

当现成的“武器库”失效，当依赖的专家资源不足，当手工对抗的效率触达瓶颈，我们该如何应对？

技术突破：基于AI大模型构建的智能引擎，成功将AI驱动免杀理论转化为实践工具。

核心原理实现：

50. 持续生成：7×24小时不间断产生高度混淆代码。
50. 多重绕过：规避杀软对常见Windows API的拦截与Hook。
50. Prompt优化：精准平衡技术深度与敏感度，增强底层绕过引导性。
50. 智能体协同：通过Agent架构实现多样化操作支持。

运行流程演示

首次生成：工具启动后，进行第一次生成尝试。

测试与反馈：在杀软环境中执行首次生成的脚本 → 触发报错 → 错误信息反馈至LLM。

迭代优化：LLM根据报错动态调整代码策略，持续生成新变体，通过杀软日志可以看到均被拦截。

突破成功：第20次迭代版本成功执行，管理员账户创建完成。

总结

AI大模型已实现全自动化生成可动态绕过杀软检测的管理员账户添加脚本，通过「生成-测试-优化」闭环颠覆了传统攻防模式，基于AI大模型的智能体7×24小时持续生成高度混淆代码(规避API Hook/行为检测),结合实时杀软环境测试反馈结果并动态优化Prompt,在20次迭代后突破防御，将免杀开发从依赖专家经验的研究周期大幅缩减,这意味着基于特征规则检测的传统防御体系面临根本性挑战,攻防对抗进入AI对抗AI、算法VS算法的时代。