Bugcrowd收购Mayhem Security 推进AI驱动的人机协同安全测试
字数 3151 2025-11-05 23:45:18

教学文档：AI驱动的人机协同安全测试 - 从Bugcrowd收购Mayhem Security谈起

文档版本： 1.0
发布日期： 2025-11-05
核心主题： 现代应用安全测试（AST）的演进与融合策略

1. 引言：为何此次收购值得关注？

2025年，知名众包安全平台Bugcrowd宣布收购AI安全测试公司Mayhem Security。这并非一次简单的企业并购，而是网络安全行业发展的一个标志性事件。它标志着单一的、孤立的安全测试方法（无论是纯人工还是纯自动化）正在走向终结，取而代之的是一种融合了人工智能（AI）的自动化效率与人类专家的情境智慧的新一代安全测试范式。

本教学文档将深入解析此次收购所揭示的技术动向、市场痛点以及未来安全团队需要掌握的技能和策略。

2. 核心问题：现代组织面临的安全挑战

要理解此次收购的意义，首先必须明确当前企业面临的严峻安全形势：

  1. 软件交付速度加快（DevOps/DevSecOps）： 传统的安全测试（如周期性的渗透测试）速度已无法跟上敏捷开发和持续集成/持续部署（CI/CD）的节奏，导致安全成为瓶颈，或更糟——被完全绕过。
  2. 攻击面急剧扩张：
    • API爆炸性增长： 现代应用（如微服务、移动应用、单页应用）严重依赖API进行通信，API已成为主要攻击向量之一。
    • 软件供应链复杂化： 应用大量使用第三方开源库和组件，导致透明度不足，类似Log4Shell的漏洞风险极高。
  3. 传统安全方法的局限性：
    • 滞后性： 传统方法多在开发后期或部署后发现漏洞，修复成本高昂，且在生产环境中留下可被利用的窗口期。
    • 高误报/漏报： 纯自动化工具（如SAST/DAST）常产生大量需要人工甄别的误报，消耗安全团队精力；而纯人工测试则难以覆盖所有代码和接口，存在漏报风险。

3. 解决方案：AI与人工的协同（Human-in-the-Loop AI）

Bugcrowd和Mayhem的结合，正是为了解决上述挑战。其核心理念是“人机协同，优势互补”，而非谁替代谁。

3.1 各自的优势：

组件 优势 在SDLC中的最佳位置
Mayhem (AI驱动自动化) 可扩展性： 可7x24小时不间断运行，覆盖100%的代码和API。
速度与精确性： 以机器速度进行测试，并宣称能达到近乎零误报。
一致性： 不受疲劳、偏见影响，每次测试都遵循相同的高标准。		 开发阶段（Shift-Left）： 集成到CI/CD管道中，在代码提交和构建时进行主动、持续的防护。
Bugcrowd (众包人工测试) 情境洞察力： 人类黑客能够理解业务逻辑、进行复杂链式攻击、发现设计缺陷。
创造力与适应性： 能够像真实攻击者一样思考，发现未知（0Day）漏洞和绕过防护机制的方法。
对抗性验证： 对已部署的软件进行真实世界的攻击模拟。		 测试后期与生产环境（Rightward）： 作为对自动化测试的补充，进行深度的对抗性测试和漏洞验证。

3.2 协同工作流（理想模型）：

  1. 开发阶段： Mayhem的AI引擎在CI/CD流程中自动对每次代码变更进行安全测试。发现漏洞后，自动生成报告，并可直接关联到Jira、Slack等开发工具，通知开发者即时修复。由于其高精度，开发者可以信任其报告，无需花费时间验证误报。
  2. 预发布/生产阶段： 在重要版本发布前或定期，Bugcrowd平台上的安全研究员（白帽黑客）对应用进行人工深度测试。他们专注于AI不擅长的领域，如业务逻辑漏洞、复杂的身份认证绕过等。
  3. 反馈与学习： 人工测试中发现的新攻击模式可以被反馈给Mayhem的AI系统，用于训练和增强其自动化测试能力，形成一个不断进化的自学习安全平台。

4. 关键技术深度剖析：Mayhem Security的核心能力

Mayhem并非一个简单的扫描器，其技术栈代表了AI在安全领域的先进应用。

  1. API安全测试：
    • 技术要点： 通过分析API规范（如OpenAPI/Swagger）或流量学习，自动理解API端点、参数和数据结构。
    • 核心创新： 使用强化学习等技术，让AI Agent自主生成恶意负载进行模糊测试，并观察应用的响应（如错误代码、延迟、崩溃）来判断是否发现漏洞。目标是替代传统依赖固定规则和签名的手动API渗透测试。
  2. 代码安全测试（模糊测试）：
    • 技术要点： 这是Mayhem的传统强项。它对应用程序或库的二进制代码或源代码进行智能模糊测试。
    • 核心创新： AI能够理解程序的内部状态（代码覆盖率），并引导测试朝着探索新的、未测试过的代码路径发展，从而更高效地发现深层漏洞，如内存破坏漏洞（栈溢出、堆溢出、Use-After-Free等）。
  3. 动态软件物料清单（Dynamic SBOM）：
    • 技术要点： 与传统静态分析生成的SBOM不同，动态SBOM通过分析运行时应用程序来识别实际被加载和使用的第三方组件。
    • 巨大价值：
      • 精准风险识别： 可以精确找出正在使用的、存在已知漏洞（CVE）的库，避免对未使用的组件发出误警。
      • 清理技术债： 自动识别并提示移除未被使用的“死代码”和依赖，简化应用架构，减少攻击面。
      • 简化合规： 提供准确的组件清单，助力软件供应链安全合规（如符合NTIA、FDA等要求）。
  4. 强化学习（Reinforcement Learning）：
    • 技术要点： 这是Mayhem AI的“大脑”。AI Agent被置于一个模拟环境中（即目标软件），通过执行各种“动作”（输入测试用例）来观察“奖励”（如是否触发了崩溃或异常行为）。通过不断试错和学习，Agent学会如何更有效地发现漏洞。
    • 目标： 实现“像攻击者一样思考和学习”的自主安全测试能力。

5. 对安全从业者的启示与教学建议

5.1 技能发展建议：

  • 安全工程师/分析师： 需要从单纯的工具操作者转变为“AI助手的指挥官”。重点培养以下能力：
    • 解读和利用AI结果： 理解AI测试工具的原理和局限性，能基于其输出进行深度分析和决策。
    • 业务逻辑测试专精： 强化对特定行业、业务逻辑的理解，这是人类相对于AI的长期优势。
    • 威胁建模： 更早地介入开发流程，通过威胁建模指导AI和人工测试的重点区域。
  • 开发者（DevSecOps）： 必须将安全自动化无缝集成到开发 workflow 中。需要熟悉相关工具链的集成（如CI/CD插件、API）。

5.2 组织策略建议：

  • 建立融合式安全测试流程： 重新设计安全开发生命周期（SDLC），明确在何处、何时使用自动化AI测试和人工测试。
  • 投资集成平台： 寻求能够将各种测试工具（SAST, DAST, IAST, Fuzzing）和人工测试平台数据统一管理的解决方案，避免安全数据孤岛。
  • 度量和改进： 关注关键指标，如：
    • 平均修复时间（MTTR）： 从AI发现漏洞到开发者修复的时长。
    • 漏洞逃逸率： 有多少漏洞是AI和内部测试未发现而流入生产环境的。
    • 测试覆盖率： 对API和代码分支的覆盖程度。

6. 总结

Bugcrowd对Mayhem Security的收购，清晰地指出了应用安全测试的未来方向：一个自适应的、人机协同的、持续学习的平台。它不再是“人工”与“自动化”的二选一，而是如何将两者的优势无缝结合，在软件开发的每个阶段提供恰到好处的安全防护，最终实现“以更低成本、更快速度发布更安全软件”的终极目标。对于安全从业者而言，拥抱这一趋势，主动提升相应技能，是在未来网络安全领域保持竞争力的关键。

教学文档：AI驱动的人机协同安全测试 - 从Bugcrowd收购Mayhem Security谈起 文档版本： 1.0 发布日期： 2025-11-05 核心主题： 现代应用安全测试（AST）的演进与融合策略 1. 引言：为何此次收购值得关注？ 2025年，知名众包安全平台Bugcrowd宣布收购AI安全测试公司Mayhem Security。这并非一次简单的企业并购，而是网络安全行业发展的一个标志性事件。它标志着单一的、孤立的安全测试方法（无论是纯人工还是纯自动化）正在走向终结，取而代之的是一种融合了 人工智能（AI）的自动化效率 与 人类专家的情境智慧 的新一代安全测试范式。 本教学文档将深入解析此次收购所揭示的技术动向、市场痛点以及未来安全团队需要掌握的技能和策略。 2. 核心问题：现代组织面临的安全挑战 要理解此次收购的意义，首先必须明确当前企业面临的严峻安全形势： 软件交付速度加快（DevOps/DevSecOps）： 传统的安全测试（如周期性的渗透测试）速度已无法跟上敏捷开发和持续集成/持续部署（CI/CD）的节奏，导致安全成为瓶颈，或更糟——被完全绕过。 攻击面急剧扩张： API爆炸性增长： 现代应用（如微服务、移动应用、单页应用）严重依赖API进行通信，API已成为主要攻击向量之一。 软件供应链复杂化： 应用大量使用第三方开源库和组件，导致透明度不足，类似Log4Shell的漏洞风险极高。 传统安全方法的局限性： 滞后性： 传统方法多在开发后期或部署后发现漏洞，修复成本高昂，且在生产环境中留下可被利用的窗口期。 高误报/漏报： 纯自动化工具（如SAST/DAST）常产生大量需要人工甄别的误报，消耗安全团队精力；而纯人工测试则难以覆盖所有代码和接口，存在漏报风险。 3. 解决方案：AI与人工的协同（Human-in-the-Loop AI） Bugcrowd和Mayhem的结合，正是为了解决上述挑战。其核心理念是“人机协同，优势互补”，而非谁替代谁。 3.1 各自的优势： | 组件 | 优势 | 在SDLC中的最佳位置 | | :--- | :--- | :--- | | Mayhem (AI驱动自动化) | 可扩展性： 可7x24小时不间断运行，覆盖100%的代码和API。 速度与精确性： 以机器速度进行测试，并宣称能达到 近乎零误报 。 一致性： 不受疲劳、偏见影响，每次测试都遵循相同的高标准。 | 开发阶段（Shift-Left）： 集成到CI/CD管道中，在代码提交和构建时进行 主动、持续的防护 。 | | Bugcrowd (众包人工测试) | 情境洞察力： 人类黑客能够理解业务逻辑、进行复杂链式攻击、发现设计缺陷。 创造力与适应性： 能够像真实攻击者一样思考，发现未知（0Day）漏洞和绕过防护机制的方法。 对抗性验证： 对已部署的软件进行真实世界的攻击模拟。 | 测试后期与生产环境（Rightward）： 作为对自动化测试的补充，进行深度的 对抗性测试 和漏洞验证。 | 3.2 协同工作流（理想模型）： 开发阶段： Mayhem的AI引擎在CI/CD流程中自动对每次代码变更进行安全测试。发现漏洞后，自动生成报告，并可直接关联到Jira、Slack等开发工具，通知开发者即时修复。由于其高精度，开发者可以信任其报告，无需花费时间验证误报。 预发布/生产阶段： 在重要版本发布前或定期，Bugcrowd平台上的安全研究员（白帽黑客）对应用进行人工深度测试。他们专注于AI不擅长的领域，如业务逻辑漏洞、复杂的身份认证绕过等。 反馈与学习： 人工测试中发现的新攻击模式可以被反馈给Mayhem的AI系统，用于训练和增强其自动化测试能力，形成一个不断进化的 自学习安全平台 。 4. 关键技术深度剖析：Mayhem Security的核心能力 Mayhem并非一个简单的扫描器，其技术栈代表了AI在安全领域的先进应用。 API安全测试： 技术要点： 通过分析API规范（如OpenAPI/Swagger）或流量学习，自动理解API端点、参数和数据结构。 核心创新： 使用 强化学习 等技术，让AI Agent自主生成恶意负载进行模糊测试，并观察应用的响应（如错误代码、延迟、崩溃）来判断是否发现漏洞。目标是替代传统依赖固定规则和签名的手动API渗透测试。 代码安全测试（模糊测试）： 技术要点： 这是Mayhem的传统强项。它对应用程序或库的二进制代码或源代码进行智能模糊测试。 核心创新： AI能够理解程序的内部状态（代码覆盖率），并引导测试朝着探索新的、未测试过的代码路径发展，从而更高效地发现深层漏洞，如内存破坏漏洞（栈溢出、堆溢出、Use-After-Free等）。 动态软件物料清单（Dynamic SBOM）： 技术要点： 与传统静态分析生成的SBOM不同，动态SBOM通过 分析运行时应用程序 来识别实际被加载和使用的第三方组件。 巨大价值： 精准风险识别： 可以精确找出正在使用的、存在已知漏洞（CVE）的库，避免对未使用的组件发出误警。 清理技术债： 自动识别并提示移除未被使用的“死代码”和依赖，简化应用架构，减少攻击面。 简化合规： 提供准确的组件清单，助力软件供应链安全合规（如符合NTIA、FDA等要求）。 强化学习（Reinforcement Learning）： 技术要点： 这是Mayhem AI的“大脑”。AI Agent被置于一个模拟环境中（即目标软件），通过执行各种“动作”（输入测试用例）来观察“奖励”（如是否触发了崩溃或异常行为）。通过不断试错和学习，Agent学会如何更有效地发现漏洞。 目标： 实现“像攻击者一样思考和学习”的自主安全测试能力。 5. 对安全从业者的启示与教学建议 5.1 技能发展建议： 安全工程师/分析师： 需要从单纯的工具操作者转变为“AI助手的指挥官”。重点培养以下能力： 解读和利用AI结果： 理解AI测试工具的原理和局限性，能基于其输出进行深度分析和决策。 业务逻辑测试专精： 强化对特定行业、业务逻辑的理解，这是人类相对于AI的长期优势。 威胁建模： 更早地介入开发流程，通过威胁建模指导AI和人工测试的重点区域。 开发者（DevSecOps）： 必须将安全自动化无缝集成到开发 workflow 中。需要熟悉相关工具链的集成（如CI/CD插件、API）。 5.2 组织策略建议： 建立融合式安全测试流程： 重新设计安全开发生命周期（SDLC），明确在何处、何时使用自动化AI测试和人工测试。 投资集成平台： 寻求能够将各种测试工具（SAST, DAST, IAST, Fuzzing）和人工测试平台数据统一管理的解决方案，避免安全数据孤岛。 度量和改进： 关注关键指标，如： 平均修复时间（MTTR）： 从AI发现漏洞到开发者修复的时长。 漏洞逃逸率： 有多少漏洞是AI和内部测试未发现而流入生产环境的。 测试覆盖率： 对API和代码分支的覆盖程度。 6. 总结 Bugcrowd对Mayhem Security的收购，清晰地指出了应用安全测试的未来方向： 一个自适应的、人机协同的、持续学习的平台 。它不再是“人工”与“自动化”的二选一，而是如何将两者的优势无缝结合，在软件开发的每个阶段提供恰到好处的安全防护，最终实现“以更低成本、更快速度发布更安全软件”的终极目标。对于安全从业者而言，拥抱这一趋势，主动提升相应技能，是在未来网络安全领域保持竞争力的关键。