安全运营智能化转型 - 传统安全运营面临时效、精力和知识边界三重瓶颈，依赖人工模式难以应对攻击技战术持续演化和数字系统复杂性[3][4] - Security Agent通过打通全域安全数据和关键基础设施数据，实现即时上下文生成、假设驱动数据分析和多源横向排查，将应急响应从数小时压缩到分钟级[3][6] - 该技术突破代表安全运营从人工主导迈向智能化新范式，在真实攻击中展现出接近人类专家的判断力[3][41] 传统人工模式瓶颈 - 时效挑战：单台设备每分钟产生数万条安全数据，攻击链路还原需回溯百万级日志并在TB级多源异构数据中横向排查[8] - 精力挑战：7×24小时应急响应成为常态，需在疲劳状态下保持高精度判断以平衡误报与漏报[8] - 知识挑战：攻防博弈本质是知识边界较量，自主获取与生成新知识的能力决定安全体系智能化程度[8] Python供应链攻击案例 - 攻击者通过伪造Python官方仓库的request恶意库进行钓鱼，安装后可窃取敏感信息、种植持久化后门及实施命令控制[9] - 攻击手法包括包名混淆攻击（使用"request"伪装知名"requests"包）、自动化执行（通过setup.py自动执行恶意代码）和多阶段载荷[15][17] - 恶意活动涉及下载1394字节的check.so文件，并通过DNS解析连接恶意域名[22][24] Security Agent实战表现 - 调查周期从传统人工4小时压缩至15分钟，碳基介入减少90%以上，协同7名硅基专家角色[10] - 完整还原攻击链路：从网络层面恶意文件下载、主机层面恶意包安装到威胁情报确认，形成完整证据链[11][14] - 识别出攻击时间线：17:38分开始Python环境准备，17:40分完成恶意包安装并激活代码，17:41分建立网络通信[28][29] 多维度调查分析 - 网络层面发现异常TLS通信，单台主机传输1.5MB数据并下载287MB数据，存在多次可疑网络连接[21][22] - 主机层面检测到pip install request安装命令，发现Python进程main.py在17:40:13启动，并存在多次DNS解析恶意域名行为[26][27] - 横向排查确认1台主机完全感染，2台主机存在可疑网络行为，影响范围有限但需持续监控[34][37] 智能体核心技术能力 - 采用类人认知模式：通过零散线索构建假设，以"大胆假设、小心求证"策略进行多轮假设验证迭代，确保决策准确性[41] - 即时上下文生成：动态生成针对性上下文输入，保证关键细节不遗漏且避免信息冗余，提升分析效率和推理精度[42] - 通过攻击场景重构与变换、时空维度随机化等样本生成策略，解决安全事件稀有性问题，应对未知威胁时展现人类专家级判断力[42]