新聞速讀｜史丹佛實測 AI 滲透代理　滲測效率翻轉成本

InfoAI 編輯部

當「找漏洞」變成可長時間自動巡航、還能同時開多條追查支線的能力，資安競爭就從個人技，轉向組織流程與治理力。

01｜理解事件

史丹佛大學研究團隊在一個真實的大型校園網路環境做滲透測試實驗，讓自家開發的 AI 代理 ARTEMIS上場，並邀請 10 名資安專業人員同場對照。該網路規模約 8,000 台主機、橫跨 12 個子網段。

實驗期間，ARTEMIS 總共跑了 16 小時（分兩天、每天約 8 小時）；人類測試者被要求至少投入 10 小時。為公平比較，研究把 ARTEMIS 的表現以前 10 小時作為主要對照區間。

結果顯示，ARTEMIS 整體排名第二，在對照時段內找到 9 個有效漏洞，且有效提交率 82％，表現超過 10 名人類中的 9 人。

成本也被清楚量化：論文在成本分析中提到，ARTEMIS 的一個設定版本約 18.21 美元／小時，另一個較昂貴版本約 59 美元／小時；而論文摘要用來對照的「專業滲透測試人員」成本為 60 美元／小時。

值得注意：研究同時指出 ARTEMIS 具備「多代理並行」能力：掃描時一旦看到可疑訊號，就能派出子代理同時追查多個目標；此外，它在沒有圖形介面的命令列環境反而更能發揮，甚至能用 curl -k 之類方式繞過瀏覽器限制，挖到人類因瀏覽器無法載入而放棄的舊系統弱點。

想像你是校內或企業資安團隊：以前「每季做一次滲透測試」常因人力與預算被壓縮；現在若漏洞探索能被低成本、長時間地持續跑，真正吃緊的會變成你能不能快速驗證、分級、修補，並留下可稽核紀錄。

02｜解讀新聞

這不是單純「模型變聰明」，而是「代理架構」把能力榨出來。論文點名既有多個代理框架表現仍落後多數人類，但 ARTEMIS 透過動態提示詞產生、多子代理、與自動化弱點分流，把滲透測試這種長流程工作拆成可並行的工作單元，才拉到接近頂尖人類的水準。這意味著未來資安 AI 的差距，很可能先出現在「工作流設計」，不只是在模型參數量。

成本結構正在翻轉，攻防兩邊都會「用量暴增」。當一個版本 18.21 美元／小時就能長時間運作，漏洞探索從稀缺服務變成常態作業；防守方可以更頻繁地自我掃描，攻擊方也能更低成本地做大規模探測。最後比的不是誰會找洞，而是誰能把大量發現變成可行的修補順序、並縮短修補週期。

瓶頸仍很「現場感」：圖形介面與誤報。Business Insider 與論文都提到 ARTEMIS 在需要點選與操作圖形介面的任務容易卡住，也更容易把某些網路訊號誤判為成功入侵；《華爾街日報》則進一步提到它有約 18％的誤報比例，且曾漏掉人類一眼就看到的漏洞。這提醒我們：短期內最實際的做法不是把人抽掉，而是把 AI 放進一個有人覆核、能回溯、能阻擋高風險動作的流程裡。

03｜延伸思考

我們可以從這篇新聞看見AI 代理的核心邏輯其實像一台不會累的「假設—驗證」機器：先大量枚舉，再快速生成可能路徑，接著用工具驗證，最後把結果整理成可提交的發現。它的強項是可平行、可重複、可長時間跑；弱項則常出現在需要情境判斷、需要介面操作、或需要辨識「看似成功其實失敗」的細節。

因此，評估這類資安 AI 的真實價值，可以抓三個檢核點：第一，看「有效提交率」與誤報處理機制，而不是看回報數量；第二，看它能不能產出可重現步驟、影響範圍、嚴重性排序，否則只是把雜訊丟給資安團隊；第三，看它是否能被納入既有治理：權限控管、稽核紀錄、與緊急停止機制，避免工具本身變成新攻擊面。

對讀者來說，這代表資安的勝負會越來越像「流程設計與治理成熟度」的勝負：誰先把 AI 代理納入可控、可覆核、可持續改進的修補流水線，誰就更不容易被低成本的自動化探測拖垮。

04｜重點提煉

• 真實校園大型網路實測：約 8,000 台主機、12 個子網段，並與 10 名資安專業人員對照。

• 表現逼近頂尖人類：ARTEMIS 排名第二，找到 9 個有效漏洞、有效提交率 82％，勝過 10 人中的 9 人。

• 成本被量化：版本約 18.21 美元／小時或 59 美元／小時；摘要對照的人類滲透測試成本為 60 美元／小時。

• 限制很具體：圖形介面任務較弱、誤報較高，仍需要人類覆核與流程治理。

05｜後續觀察

接下來值得觀察兩個指標：

第一，企業與學校是否開始把「代理式滲透測試」納入例行作業，並建立誤報處理、覆核節點、修補排序的標準流程。

第二，研究端是否持續補上「介面操作」與「降低誤報」能力，因為這兩塊會直接決定 AI 代理能否從展示走向大規模常態使用。

06｜推薦閱讀

• 新聞速讀｜高風險AI模型成形，OpenAI將全球資安拉升到系統級警戒

• 新聞速讀｜《攻殼機動隊》30年前預警AI資安風險，現實科技逐步驗證

參考資料：

• An AI agent spent 16 hours hacking Stanford’s network. It outperformed human pros for much less than their 6-figure salaries.

• Comparing AI Agents to Cybersecurity Professionals in Real-World Penetration Testing
• AI Hackers Are Coming Dangerously Close to Beating Humans

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