在网络安全形势日益复杂、各类威胁不断涌现的当下，人工智能（AI）已然成为推动各行业数字化转型以及提升安全防御能力的关键力量。AI正从根本上重塑BAS(入侵与攻击模拟)，使其从传统的“模拟验证工具”进化为“智能对抗中枢”。其核心价值在于：通过赋能动态攻击生成、自适应路径探索、智能化结果分析与自动化策略闭环，将BAS的全生命周期智能化。这不仅极大地提升了验证的真实性与效率，更推动了安全防御从被动响应向主动预测与自主免疫的颠覆性变革，最终致力于解决攻防不对等的核心挑战。

国内众多厂商正积极投身于将AI技术广泛应用于BAS的各个层面，使其在攻击模拟、结果分析、策略优化以及用户交互等方面均取得了显著突破，成功开启了智能安全验证的新篇章。随着AI技术的不断发展进化，未来BAS将超越传统问题发现工具的范畴，真正成为企业构建主动防御体系、实现安全可量化、可视化的核心中枢，推动安全防御模式从被动响应向主动智能转变。

AI技术作为当今最具颠覆性的技术之一，正以突破性的速度渗透到各行各业，网络安全领域亦不例外。对于入侵与攻击模拟（BAS）技术而言，AI的深度融合正对行业生态产生深刻影响，并已在多个关键环节展现出其显著的赋能作用。其核心在于，AI使得BAS能够突破传统预设攻击和静态威胁情报的局限性，实现了攻击模拟化与对抗性增强，使得BAS不再是简单复现已知威胁，而是能够主动探索“未知威胁”，实现从“模拟”向“智能对抗”的演进。同时，AI极大地提升了检测与验证的精准化与自动化水平，能够更高效地分析海量安全日志，有效识别模拟攻击触发的异常，并优化误报。

此外，AI还支撑了风险评估的精细化与业务价值的显著化，使得BAS能够将技术风险与具体的业务影响和财务损失进行更精准的关联，并智能推荐最优化的修复优先级。最终，具备强大AI能力的BAS正推动安全产品与服务生态的演进，使其不再是孤立的产品，而是成为其他安全产品的核心模块或紧密伙伴，并加速迈向自动化安全与自主防御，从根本上改变网络安全的游戏规则，使防御方能够更加主动、更加智能地应对复杂且无边界的网络安全威胁。

AI对BAS的赋能是多维度、全流程的，贯穿BAS的整个生命周期，从攻击模拟的生成到防御验证的分析和优化，在各个阶段都发挥关键作用。

AI技术作为当今最具颠覆性的技术之一，正以突破性的速度渗透到各行各业，网络安全领域亦不例外。对于入侵与攻击模拟（BAS）技术而言，AI的深度融合正对行业生态产生深刻影响，并已在多个关键环节展现出其显著的赋能作用。其核心在于，AI使得BAS能够突破传统预设攻击和静态威胁情报的局限性，实现了攻击模拟化与对抗性增强，使得BAS不再是简单复现已知威胁，而是能够主动探索未知威胁，实现从模拟向智能对抗的演进。同时，AI极大地提升了检测与验证的精准化与自动化水平，能够更高效地分析海量安全日志，有效识别模拟攻击触发的异常，并优化误报。

此外，AI还支撑了风险评估的精细化与业务价值的显著化，使得BAS能够将技术风险与具体的业务影响和财务损失进行更精准的关联，并智能推荐最优化的修复优先级。最终，具备强大AI能力的BAS正推动安全产品与服务生态的演进，使其不再是孤立的产品，而是成为其他安全产品的核心模块或紧密伙伴，并加速迈向自动化安全与自主防御，从根本上改变网络安全的游戏规则，使防御方能够更加主动、更加智能地应对复杂且无边界的网络安全威胁。

AI对BAS的赋能是多维度、全流程的，贯穿BAS的整个生命周期，从攻击模拟的生成到防御验证的分析和优化，在各个阶段都发挥关键作用。

AI技术正全面重塑BAS的攻击模拟能力，使其能够模拟出更为真实、智能且具对抗性的攻击行为，有效突破传统固定脚本和已知威胁的局限，是实现高级别主动防御的重要支撑。

AI驱动的动态攻击生成与自动化攻击编排使攻击模拟更具适应性和不可预测性。传统BAS攻击库依赖人工和定期更新，在面对新型或变种攻击时响应延迟且易被识别拦截。AI技术的应用，尤其是生成式智能的能力，促使BAS产品能够分析海量威胁情报和漏洞数据，自动生成动态的、更难检测的攻击载荷（Payload）和测试示例，有效应对新型威胁。使BAS系统能够依据目标环境特点、防御设备反馈和历史攻防数据，动态生成具备混淆、规避防御特征的新型Payload。

引入AI的优势包括：

• 动态攻击生成，利用生成式AI和大语言模型，能依据目标环境动态生成高仿真攻击载荷，有效应对新型威胁；

• 自动化攻击编排，可智能编排攻防演练剧本和攻击场景，提升攻击模拟的逼真度与效率；

• 分析威胁情报与学习攻击模式，通过分析海量数据学习攻击者模式，精准识别利用漏洞；

• 混淆、规避防御特征与提升隐蔽性，生成难以检测的恶意代码，提高攻击隐蔽性和欺骗性；

• 降低门槛与提升效率，自动化编写攻击向量和剧本，减轻安全运营人员负担；

• 理解攻击上下文与防御机制，在对抗中提升自身能力，实现更精准有效的攻击模拟，为网络安全防护提供有力支持。

厂商案例

其他各大厂商在未来规划中积极布局，例如长亭科技正在引入LLM（大语言模型）能力支持验证台词的生成。华云安未来规划中将利用AI动态生成攻击Payload，以及使用AI生成伪装内容进行社工类攻击。绿盟科技规划中将通过生成式AI模拟攻击路径，并通过对抗生成网络（GAN）模拟攻击者行为，动态生成潜在攻击链。

在网络安全领域，基于智能技术的自适应攻击决策正逐渐成为提升安全防护能力的重要方向。AI赋予BAS系统更高的自主性能力。传统BAS产品依赖预设攻击脚本和固定载荷，缺乏对防御方响应的感知与调整能力。

引入AI智能技术使BAS系统能够模拟攻击者在网络环境中的探索与试错过程，依据模拟过程中目标系统的实时响应，动态调整攻击策略与路径，提升模拟攻击的适应性与成功率。使攻击模拟更灵活逼真，自动决策攻击链中的下一步行动，尝试不同绕过技术，评估防御体系的韧性，并发现传统固定脚本难以揭示的防御盲区。

未来，这种自适应能力将推动BAS模拟出更复杂、更难以预测的攻击行为，助力企业构建自适应防御能力的韧性安全体系。

厂商案例

未来，绿盟科技未来技术研发重点包括智能响应与策略调整，通过AI动态生成潜在攻击链并实时优化防御策略推荐。矢安科技计划实现自动决策攻击链并评估防御体系的鲁棒性。

AI辅助的攻击路径生成与探索在网络安全领域具有重要意义。AI辅助的攻击路径生成与探索，可以显著提升验证的广度和效率。手动构建复杂多阶段攻击场景耗时耗力且覆盖范围有限。AI技术能够处理复杂图结构数据的智能模型，分析海量数据构建攻击图结构，结合知识图谱与威胁情报、分析网络拓扑与资产漏洞信息等，从而为攻击路径的生成提供有力依据。

AI可以自主探索和推理最小阻力攻击路径，通过模拟黑客策略挖掘深层次风险，同时具备识别隐藏节点和未知路径的能力，有效发现企业未察觉的潜在攻击路径。这种能力使得BAS能够更便捷地模拟高级持续性威胁（APT）攻击，大幅提高攻击场景构建效率与覆盖范围。

厂商案例

未来，长亭科技未来规划AI将能整合渗透测试、漏洞管理、资产管理等各类信息，从而生成更贴近客户业务实际情况的攻击路径，绿盟科技未来规划将通过GAN（对抗生成网络）模拟攻击者行为，结合实时威胁情报与资产上下文关系，动态生成潜在攻击链。

智能威胁情报分析与集成可以确保攻击模拟的及时性与精准度。传统威胁情报的更新和集成通常依赖人工或简单的自动化脚本，效率有限，难以跟上快速变化的威胁形势。

AI赋能使BAS能够更高效地分析海量威胁情报，并将其转化为可执行的攻击用例。智能技术能够对提取出的威胁情报进行分类、聚类，识别威胁趋势、攻击者群体以及新的攻击模式，这有助于BAS平台优先模拟当前最相关的威胁，并进行趋势分析，指导安全策略的制定，大幅提升威胁情报的处理效率和精准度，确保BAS能够模拟最新的、最相关的持续威胁。

厂商案例

未来，绿盟科技规划结合实时威胁情报与资产上下文关系，动态生成潜在攻击链，并开展多源数据融合与智能分析，构建精确的企业风险画像。

AI在结果分析与策略优化方面的赋能：从海量数据到智慧决策。AI的赋能使得BAS能够高效处理和理解海量、异构的安全日志数据，并将验证结果转化为可执行的智能决策，从而显著提升安全运营的效率和效果，实现安全运营的智能化和自动化。

全自动化智能日志闭环分析与精准告警可以显著提升安全运营效率。企业安全运营中心（SOC）面临海量日志数据与告警疲劳的双重挑战，日志平台及安全态势感知平台可能存在处理延时过大问题，导致告警遗漏。同时，传统日志研判依赖复杂的文本匹配或正则表达式，对不同厂商和环境的日志需要单独适配，泛化性不足。

利用AI技术实现的全自动化智能日志闭环分析，通过智能解析与关联分析，可实现对验证结果的自动化闭环，高效地进行任务调度、日志告警获取与智能关联分析，无需人工参与即可自动输出分析结果。运用智能技术实现非结构化安全日志的智能解析与关联分析，通过学习与分析海量网络攻击数据，自动识别并利用漏洞，生成复杂攻击场景。

智能技术还能够根据目标系统响应动态调整攻击策略，并提供报告分析功能，帮助用户直观了解问题所在、风险等级及修复方法。其自学习能力使其能够在执行过程中根据设备日志信息不断调整和重新选择路径，并将结果反馈自身进行持续学习，从而实现自动化与智能化的闭环。可以显著提升了日志分析的效率与准确性，降低了误报率，提供了更精准的告警信息，帮助用户快速定位和理解安全风险，并从多维度精准量化网络安全风险，依据风险等级优先级制定针对性防护策略，实现精准防护。

厂商案例

智能修复建议生成与自动化策略更新，加速问题闭环与防御自适应。BAS的价值不仅在于发现安全问题，更在于推动问题解决与防御体系持续优化。AI在此发挥关键作用，通过智能决策系统自动生成精准修复建议，并驱动防护策略更新。

其原理是智能模型学习大量漏洞修复知识、安全策略配置指南和攻击防御模式，依据模拟攻击结果、受影响资产及防御失效原因，提供具体可操作的加固建议，例如优化WAF规则、更新EDR签名库、调整网络访问控制列表等。这种自动化能力将安全运营闭环效率提升至新高度，实现防御的自主免疫。

厂商案例

智能威胁预测与防御能力画像构建是现代网络安全防护体系实现安全前移的关键环节。

利用AI的强大分析能力可以对海量安全大数据的学习与预测。基于大数据分析和智能模型，BAS系统能够从历史攻击数据、威胁情报、企业内部日志中识别模式与趋势，预测潜在攻击向量，提供智能威胁预测和精准防御建议。

同时，AI可构建企业防御能力画像，清晰展示企业在不同攻击维度下的防护水平。其原理是智能模型能够识别攻击链薄弱点，并预测攻击者最可能利用的路径。这有助于企业实现安全关口前移，从事后被动响应转向事前主动预测与防御。

国内多家网络安全厂商积极投身于智能威胁预测与防御能力画像构建领域，展现出丰富的实践经验和技术创新。

厂商案例

AI技术显著拓展了BAS的应用边界，并极大提升了用户使用体验，降低了BAS使用门槛，使其更易于普及并充分发挥价值。

结合大语言模型（LLM）的强大文本生成能力，BAS产品能够快速生成高度仿真的钓鱼邮件模板和页面。大语言模型可以根据指定场景生成语法流畅、内容逼真的邮件文案和钓鱼网站前端代码，这不仅提升了社会工程学攻击模拟的真实性、多样性和隐蔽性，还大幅降低了人工制作成本与门槛。

厂商案例

AI的引入显著提升了BAS产品的用户体验和操作便捷性。国内厂商积极探索利用AI提升产品易用性，例如，智能助手能够帮助用户理解平台功能、攻击脚本，并协助自动化配置，使得初级安全人员也能快速掌握BAS。通过可视化度量模型，AI使用户更直观地理解安全态势和风险，甚至支持通过自然语言操作产品，进一步降低BAS使用门槛。

厂商案例

未来，墨云科技计划通过大语言模型与AI沟通，实现高自动化的融合，用户只需描述业务场景和目标，AI即可进行分析判定、下发执行，并直接分析执行结果并提供优化建议。绿盟科技计划将利用风云卫和deepseek大模型，通过自然语言交互生成动态修复建议。长亭科技计划利用LLM能力支持验证台词生成和结果可读性。

AI的引入被视为解决攻防两端信息和能力不对等问题的关键战略。通过AI赋能，BAS能够模拟更复杂、更隐蔽的攻击，同时也能更智能地分析防御结果，从而帮助企业在与攻击者的较量中取得战略优势。

厂商案例

未来，绿盟科技计划通过对抗生成网络（GAN）模拟攻击者行为，以及多路径评估，动态调整攻击模拟路径，应对更复杂的攻击。墨云科技计划通过分析海量网络攻击数据和自动优化攻击策略，帮助用户提前洞察潜在风险。

AI技术对BAS的赋能是多维度、全流程的，可贯穿BAS的整个生命周期，从攻击模拟到结果分析和优化，在各个阶段都发挥关键作用。然而，尽管AI在BAS中展现出巨大潜力，当前其应用仍存在一些不足，他们也正是未来BAS技术发展的突破口和重要趋势。

当前AI赋能BAS的主要不足体现为对复杂对抗的理解有限和数据质量的挑战。尽管AI能够生成变异攻击和辅助路径探索，但在模拟人类高级攻击者（如顶尖红队专家）的创造性思维、跳出框架的创新攻击手法，以及基于对目标环境深度理解的零日利用方面，当前AI仍难以完全企及。

此外，AI模型训练所需高质量、大规模的攻击数据和防御日志仍是挑战，数据的异构性、标注成本高，以及黑箱模型的解释性不足，都可能影响AI判断的准确性和用户对结果的信任度。未来，AI技术的发展将推动BAS实现更高水平的自动化、自适应和预测性。

攻击模拟化与对抗性将显著增强，推动BAS从模拟向智能对抗演进。传统的BAS模拟依赖预设的攻击级别和威胁情报，这限制了其对抗性和真实性。利用强化学习和生成对抗网络等AI技术，可赋予BAS系统更强的自主性，使其能够自主探索更复杂、更具对抗性的攻击路径，甚至生成新的攻击变种。

在生成对抗网络中，通过不断创造新的攻击方式与防御系统角色识别攻击两者相互对抗迭代，从而能够创造出更难被基于签名的检测系统识别的模拟攻击，极大提高BAS发现零日漏洞、绕过高级防御系统以及识别未知威胁的能力。未来AI的发展将推动BAS从模拟向智能对抗演进，最终将BAS的能力推向能够主动寻找甚至创造威胁，实现从亡羊补牢到未雨绸缪的战略转变。

检测与验证的精准化与自动化水平将大幅提升，实现安全运营的自动化决策。AI赋能将使BAS能够更高效、更精准地分析海量安全日志和相关数据，有效解决传统日志分析中误报、漏报和效率低下的问题。机器学习（ML）和异常检测算法能够学习企业网络和终端的行为模式，当BAS模拟攻击行为时，这些算法能够识别与基线行为存在明显偏差的事件或序列，即使这些事件未能被传统规则检测到，从而验证防御系统的深度检测能力。

自然语言处理（NLP）将使非结构化威胁情报中TTPs的提取和集成更加自动化，显著加速BAS攻击库的更新速度。这些能力将大幅降低安全分析师的工作量，提升安全运营中心（SOC）的自动化水平，直接影响平均检测时间（MTTD）和平均响应时间（MTTR），未来AI赋能BAS将辅助安全运营自动化决策的实现，将安全团队从繁琐的事务中解放出来。

风险确定的精细化与业务价值显著化将成为AI赋能的重要方向。AI将使BAS能够更准确地将技术漏洞和攻击路径与具体的业务影响和财务损失进行关联。通过预测性分析，AI能够综合资产价值、业务流程、历史事件和威胁情报等多种因素，构建更精准的风险量化模型，优化风险评分算法，并对漏洞和暴露面进行智能优先级排序。

这意味着BAS不仅能发现安全问题，更能清晰地告诉企业这个漏洞被利用后对业务意味着什么，会损失多少钱。未来AI赋能BAS将从根本上改变安全部门向高层汇报安全绩效的方式，使安全投资决策更加科学和数据驱动，从而提升安全在企业战略层面的话语权和影响力。

安全产品与服务生态将进一步演进，迈向自动化安全与自主防御。具备强大AI能力的BAS将不再是孤立的产品，而是成为EDR、SIEM、SOAR、云安全平台等产品的核心模块或紧密伙伴，推动安全产品向一体化、平台化发展。这意味着BAS的验证结果能够自动驱动其他安全产品的策略调整、SOAR剧本的执行，以及漏洞管理流程的优化，最终实现安全能力螺旋式上升的自适应安全。

同时，传统的安全咨询和渗透测试服务也将升级，更多地关注AI驱动的BAS策略设计、AI模型数据准备、AI结果解释和高级风险管理。市场对网络安全和AI知识的复合型人才需求将大幅增加。未来AI将推动BAS与其他安全能力深度融合，实现更高层次的模拟攻击、发现漏洞、验证，并自动触发部分修复或调整防御策略，实现自主级别的防御，从根本上改变网络安全的游戏规则，使防御方能够更加主动、更加智能地应对复杂且无边界的网络安全威胁。

AI技术在BAS领域的深度融合，正为企业网络安全防御带来革命性的变革。不仅提升了攻击模拟的智能化和真实性，更在安全运营、风险评估和策略优化方面实现了前所未有的自动化和效率提升。随着AI技术的持续演进，BAS将不再仅仅是发现问题的工具，而是真正成为企业构建主动防御体系、实现安全可量化、看得见的智能安全大脑，开启安全验证的新纪元，推动安全防御从被动响应向主动智能的根本性转变。

安全牛将持续发布BAS相关公众号，请持续关注：

• 别再“盲建”安全了！BAS十大场景如何让企业的防护“看得见”！

• 从买到用：企业如何逐步实施BAS，让安全运营真正落地？

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安全牛2025年启动了《BAS技术应用指南（2025版）》，将于近期正式发布。本报告从甲方用户实际应用需求出发，内容包括BAS的发展背景、基本概念、能力框架和关键技术、以及AI赋能情况，对国内外BAS市场和技术现状的研究和观察，并重点对BAS的十大应用场景和实施部署进行详细描述，并通过近年来成功落地的应用案例进行评价，最后推荐国内表现突出的推荐厂商，目的是让企业可以全面了解BAS的重要性、整体应用现状，通过了解BAS具体应用场景，掌握并提升组织应用BAS的能力，获得BAS产品和厂商的推荐。

第一章背景概述

第二章BAS的基本概念

第三章BAS的能力框架和关键技术

第四章国内外BAS市场和技术现状

第五章BAS十大应用场景

第六章BAS实施部署与建议

第七章十大典型应用场景落地实战

第八章BAS优秀案例研究

第九章国内BAS厂商推荐

第十章未来趋势与建议