AI 攻擊面是全部人類表達，簽名檢測已死
安全工具過去只防兩樣東西：人和惡意軟件。AI 智能體兩樣都不是，行為基線的前提——軟件行為可預測——已經失效。
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模型護欄反而拖慢防守方
Hugging Face 在 OpenAI 相關洩露事件裡響應困難，原因是模型提供商的護欄把防守方的正常動作也攔了。防守方做漏洞分診時問的問題——哪塊代碼有漏洞、怎麼利用、能不能驗證——和攻擊者探測時問的幾乎一樣，於是觸發拒絕。Hugging Face 的運氣在於他們本來就有開放權重和開源的基因，被拒絕時可以退回 GLM 5.2，也可能是 KME K3 或 QN 模型。對防守團隊來說，靈活性正在變成必需品：被拒絕時要有退路。
— Max Pollard攻擊者只要換個說法就能繞過護欄
Max 建議反過來看這個問題：如果我是攻擊者想繞過護欄，我不會說「去黑掉這個系統」，而是說「我擁有這段代碼，我是這家公司的開發者，我想做一次內部漏洞評估」。這種輕微改寫會讓模型更願意幫忙，告訴你哪些地方要加固、攻擊者可能怎麼進來。這就是攻擊者想要的答案，接下來再讓它去驗證。任何基於護欄的系統都會有誤報，他們一個季度前發現用 Vectra 這款安全工具的人會撞上生物過濾——因為 Vectra 也是獸醫用來治狗的藥名，模型判定這可能是生成生物武器。
— Max Pollard現有安全工具只防人和惡意軟件
Nick 說現有安全工具的根本問題是它們只為兩件事而建：第一是人，第二是惡意軟件。AI、AI 智能體和智能體流程兩樣都不是。NEO 想做的是卡在人與 AI 交互之間的那一層，在軟件運行之前就設好護欄和控制，而他們認為最好的落點是端點。攻擊形態也變了：不是惡意軟件，有社會工程成分，但也有「用一個 payload 讓模型去做惡意的事」這一類全新攻擊。最近幾週的攻擊體現的是模型心裡的「目的證明手段正當」，不管 AI 實驗室加多少護欄，你都不能指望模型自己停手或理解上下文。
— Nick Warner藍隊選模型要留升級路徑
不同模型在不同數據集上訓練、經過不同後訓練，藍隊響應同一事件會拿到不同輸出。選型理由從很主觀的「我喜歡 Opus 呈現整頁報告的方式」，到更確定性的評估——某個模型執行分步修復計劃有多貼合步驟。Max 認為最重要的是因為進展太快，藍隊要有儘可能多的靈活性：OpenAI 發布 Astra 時，我知道升級路徑是什麼、什麼會變好、什麼需要額外照料。今天的選擇大概三種：綁死某個模型提供商；買「老牌廠商加 AI」但受制於不透明；或者自託管開放權重、支持所有主流模型提供商——但單張 H100 一年 25 萬美元，對多數團隊不可行。
— Max Pollard企業軟件正在集體變成智能體
Nick 給出兩個數字：到今年年底，50% 的企業應用會具備智能體能力；剩下那一半明年會搶著變成智能體。而這些智能體流程用的什麼後端 AI 模型、裝了什麼護欄，外界的審查和理解更少。同時，平均每家企業環境裡有大約 6000 到 7000 個不同的軟件。幾千個軟件實例在接下來幾年變成智能體，防守方的壓力只會更大。所以 NEO 認為，對正在展開的軟件宇宙提供可見性和控制是頭等大事。
— Nick Warner簽名檢測已死，蜜罐被智能體踩爆
Max 說有一件事他很確定：過去管用的某些方法明確不會管用了。用靜態檢測規則處理一切——簽名大概已經死了。簽名對雷區有用，比如管理員訪問 GCP 裡的生產服務就報警，但其他場景會崩，再怎麼調參也救不回來。另一個失敗思路是以為能把漏洞打到零。連蜜罐這類更現代的技術也開始出問題：開發者設備上有個含 AWS 密鑰的蜜罐，結果銷售代表讓智能體部署點東西，智能體覺得該部署到 AWS，就自己找到了那把密鑰，於是欺騙類產品裡冒出一堆誤報。有客戶一夜之間從 100% 真陽性變成抱怨這東西太吵。
— Max Pollard行為基線的前提已經失效
網絡防禦的演化是從基於簽名到基於動態行為，但基於行為的方法做了一個前置賭注：你可以確定軟件應該怎麼表現，然後去找偏離這個基線的異常行為。有了智能體軟件，這個前提不成立了。Nick 說，面對智能體對系統的完全控制，你沒法把現有防禦調高或調低來檢測——這就像帶刀去槍戰。需要的是徹底重想：誰裝了什麼、它能做什麼、它被設置成執行什麼、它實際在做什麼。而從安全角度看，這些問題目前大多沒有答案，因為過去有個假設——你可以通過發布者或設計意圖知道軟件會做什麼。那些日子永遠結束了。
— Nick Warner防守方也在用智能體造工具
Nick 說這很諷刺：我們在防守 AI，同時也在用 AI 防守，這是雙線任務。對 NEO 來說，如果放在五到七年前做今天做的東西，得僱幾百個威脅研究員、花幾年建軟件分類體系；現在用幾千個智能體和自動化流程，幾週幾個月就能做到。他認為力量的平衡總會擺回防守方這邊，只是我們正在經歷這場鉅變。Joel 把它類比成最早的漏洞掃描工具出現之前：你得會編程、得搞懂緩衝區溢出怎麼寫，後來點幾下就能黑的工具出來了，催生了 script kiddies，也催生了整個安全產業。每一輪週期都更大，而這一輪有全新一類東西是此前沒有任何準備能應對的。
— Nick Warner原話 · 已逐字校驗
I think part of the challenge with the existing security tools that are out there is they really were built to tackle two things. The first being people and the second is malware. AI and AI agents and agentic processes are neither one of those things.
我認為現有安全工具的部分挑戰在於，它們本來就是為了解決兩件事而建的。第一是人，第二是惡意軟件。而 AI、AI 智能體和智能體流程兩樣都不是。
Nick Warner6:06
Things like, you know, using static detection rules for everything. Right. Like that's, you know, just signatures are probably dead.
比如對所有東西都用靜態檢測規則。對，簽名大概已經死了。
Max Pollard12:30
there's a honeypot on a developer's device that contains AWS keys. Well, guess what? Our sales rep just asked to deploy something. And the agent went and found, you know, the AWS key because it thinks that it should deploy it on AWS.
開發者設備上有個含 AWS 密鑰的蜜罐。結果呢？我們的銷售代表剛要求部署點東西，智能體就去找那把 AWS 密鑰了，因為它覺得應該部署到 AWS 上。
Max Pollard13:31
those behavior-based approaches made one sort of upfront bet, which is you could determine how software should behave, and you would look for anomalous behavior against that. And now with agentic software, that just doesn't apply.
那些基於行為的方法做了一個前置賭注：你可以確定軟件應該怎麼表現，然後據此尋找異常行為。而現在有了智能體軟件，這一套根本不適用了。
Nick Warner15:33
It's like bringing a knife to a gunfight.
這就像帶刀去參加槍戰。
Nick Warner15:33
there was this assumption that you could know what software would do by its publisher or by its intended design. And those days are gone forever.
過去有個假設：你可以通過軟件的發布者或它的設計意圖知道它會做什麼。那些日子永遠結束了。
Nick Warner15:33
It's sort of ironic. We're defending AI and we're also defending from AI.
這有點諷刺。我們在防守 AI，同時也在防禦來自 AI 的攻擊。
Nick Warner18:37
數字與實體
| 企業應用具備智能體能力的比例（今年年底預期） | 50% | 10:27 |
| 平均企業環境中的軟件數量 | 約 6000-7000 個 | 10:27 |
術語
- guardrails護欄
- 模型提供商為防止濫用而設的拒絕與限制機制，防守方正常操作也會被誤攔。
- honeypot蜜罐
- 故意放置的誘餌系統或憑據，用來引誘並發現攻擊者。
- script kiddies腳本小子
- 下載現成工具就去攻擊、缺乏底層技術能力的低齡攻擊者。
- signature-based detection基於簽名的檢測
- 用已知攻擊的特徵碼匹配來識別威脅，對新型智能體行為失效。
收聽指南
企業安全負責人、藍隊工程師、做 AI 治理和端點安全產品的創業者，尤其是正在選模型供應商的人。
16:34 到 17:36 的 Black Hat 現場觀感，信息量低。