（来源：网易科技）

AI 驱动的漏洞扫描工具正以前所未有的速度暴露软件缺陷，而企业修补漏洞的能力远远跟不上这一节奏。这场 " 攻守失衡 " 正在催生一轮大规模的企业网络安全支出潮，从华尔街大行到能源巨头，再到初创公司，无一幸免。

据科技媒体 The Information 10 月 28 日报道，美国银行近期披露，正招募 1000 名承包商，借助 Anthropic 的 Mythos 等 AI 工具修补自身软件漏洞。高盛则已大量使用 Mythos 和 OpenAI 的 Astra 模型在内部系统中主动搜寻漏洞，据一位与高盛管理层有过交流的知情人士透露，高盛高管已在讨论：公司在安全领域的 AI 支出，可能很快将追平甚至超过其在 AI 编程工具上的投入——而后者此前一直是高盛最大的 AI 相关开支项目。一家美国大型能源供应商的首席信息安全官也透露，该公司今年网络安全预算约为 3000 万美元，同比增幅超过 10%，并已将明年的预算提前动用，以支付相关 AI 功能的额外费用。

这场支出潮的直接受益者包括 Palo Alto Networks、Proofpoint、Cisco 旗下 Splunk 等安全软件厂商，以及 OpenAI、Anthropic 等大模型提供商。Palo Alto Networks 最近两个财季的营收增速已翻倍至逾 30%。与此同时，据 The Information 此前报道，多家利用大模型自动化安全职能的网络安全初创公司，也正在收到收购方的接触。

漏洞爆发：AI 发现速度远超人工修补能力

这场危机的核心矛盾，在于 AI 发现漏洞的速度与企业修复漏洞的能力之间存在巨大落差。

据报道，Palo Alto Networks 首席产品与技术官 Lee Klarich 提供了一组数字，直观呈现了这一问题的规模：今年 5 月，Anthropic 向约十余家科技和网络安全公司开放其 Mythos 模型访问权限，当月全球开源软件新报告漏洞总数约为 1500 个。仅仅一个月后，这十余家公司仅凭 Mythos 发现的新开源漏洞数量便超过 37000 个——尽管并非所有漏洞都属于高危级别，也并非全部经过确认或公开披露。

研究机构 Epoch AI 的数据进一步印证了这一趋势：仅今年 8 月和 9 月两个月内，被报告的 " 高危漏洞 " 数量——即可能对敏感数据构成严重威胁的漏洞——就已超过 2025 年全年的总量。

这种爆发式增长给企业安全团队带来了巨大压力。全球 IT 服务公司 Diversified 的首席信息官 Viral Tripathi 描述了该公司应对 PHP 漏洞和 Brotli 开源库漏洞时的混乱状态：

" 这些修复工作耗费了大量资源，影响远不止于打一个补丁那么简单，占用了大量日常运营时间，"Tripathi 说。

企业响应：招人、扩预算、引入 AI 代理

面对持续升级的威胁，企业的应对策略正在从被动响应转向主动防御，核心手段是加大人员招募和 AI 工具投入。

企业软件初创公司 Atomicwork 的 CEO Vijay Rayapati 上周紧急召集约 30 名工程师，要求全员优先处理网络安全问题——起因是 48 小时内接连发生多起安全事件：根证书机构 eMudhra 遭到入侵，AI 模型路由开源工具 LiteLLM 被攻破，以及被约 70% 网站使用的编程语言 PHP 被发现存在安全漏洞。

据报道，尽管 Atomicwork 最终确认未受直接影响，但 Rayapati 表示，这场紧急响应本身就说明 " 没有人做好准备 "。他计划未来每招募三名技术人员，就同步招募一名网络安全工程师，预计未来一年内专注网络安全的工程师人数将从现有水平增至约 27 人，大约翻三倍。

Diversified 同样计划新增至少三名全职网络安全人员，并将来年网络安全软件预算提高约 20%，重点投向自动化应用监控 AI 工具。

The Information 报道指出，那家不愿具名的美国大型能源供应商，则将新增预算用于 Mythos 等 AI 工具，以及其已在使用的安全产品的 AI 增强功能——包括 Proofpoint 的邮件防护产品和 Cisco Splunk 的数据监控产品。该公司 CISO 表示，这两家安全厂商对持续监控 AI 功能额外收费，但这对于应对日益普遍的、由 AI 驱动的持续性黑客攻击而言是必要投入。

厂商受益：安全支出潮成行业新常态

网络安全软件厂商正从这轮支出潮中直接获益，并将其定性为长期结构性趋势，而非短期异常。

Palo Alto Networks 的 Klarich 表示：" 这是新常态的一部分。不要把它当作一次性紧急事件，而要把它看作你基本上每天都需要应对的事情。" 该公司最近两个财季的营收增速已翻倍，超过 30%。

OpenAI 和 Anthropic 也将网络安全需求视为明年销售增长的重要驱动力，部分原因正是来自 Palo Alto Networks 等将其模型集成进产品的安全厂商。

不过，企业在 AI 安全工具上的支出并非没有边界。UiPath 首席信息安全官 Scott Roberts 表示，该公司近期已通过转向更廉价的开源模型，削减了此前在 Mythos 等商业模型上的支出，以寻求更具成本效益的替代方案。