当 AI Agent 成为威胁时，传统杀伤链模型已然失效
传统杀伤链已死？当攻击者“骑乘”在你的AI Agent之上
长久以来，网络安全防御体系都建立在一个核心假设之上：攻击者需要像闯关一样，一步步夺取权限。但AI Agent的出现，正在将这个前提彻底推翻。
2025年9月，Anthropic披露的一起事件堪称标志性：某国家背景的威胁组织利用AI编程Agent，对全球30个目标实施了自主网络间谍活动。令人咋舌的是，该AI独立完成了80%到90%的战术操作——从侦察、编写漏洞利用代码，到以机器速度尝试横向移动，几乎一气呵成。
这件事本身已经足够令人担忧，但安全团队真正需要警惕的，或许是另一种更棘手的场景：攻击者根本无需执行任何传统的杀伤链步骤。为什么？因为他们可能已经控制了一个本就存在于你环境中的AI Agent。这个Agent天然就拥有系统访问权限，它每日跨系统操作的行为，本身就具备“合理”的理由。
一、为人类威胁设计的传统框架
回过头看，传统的网络杀伤链模型，其底层逻辑就是假设攻击者必须“从零开始”，逐步获取访问权限。这套由洛克希德·马丁公司在2011年提出的经典模型，清晰地描绘了攻击者从初始入侵到达成最终目标的推进过程，至今仍在深刻影响着安全团队的检测思路。
它的核心防御思想在于：攻击者必须完成一系列连续的步骤，而防御者可以在任意一个环节进行阻断。攻击者每向前推进一个阶段，就多一分暴露的风险。
我们可以看看一次典型入侵行为的阶段划分：
- 初始访问（例如利用漏洞）
- 维持持久化而不触发告警
- 侦察目标环境
- 横向移动至核心数据区
- 权限提升（当现有权限不足时）
- 规避数据防泄漏（DLP）措施
- 实施数据外泄
关键在于，每个阶段理论上都会产生可被检测的痕迹：终端安全产品可能捕获初始载荷，网络监控可能发现异常的横向移动，身份系统可能标记可疑的权限提升行为，SIEM的关联分析则可能识别出跨系统的异常模式。攻击者的动作越多，触发防御机制的概率就越大。
这正是为什么像LUCR-3、APT29这样的高级威胁组织，会不惜花费数周时间追求极致的隐蔽性，将活动隐藏在正常的业务流量之中。但即便如此，它们仍然会留下蛛丝马迹——异常的登录位置、特殊的访问模式、细微的行为偏差——而这些，正是现代检测系统重点捕捉的目标。
但问题在于，AI Agent根本不会遵循这套为人类攻击者编写的“剧本”。
二、AI Agent的先天优势
AI Agent的运作方式，与人类用户存在本质上的差异。它们天生就是为跨系统工作、在应用间传输数据、持续不间断运行而设计的。一旦这样的Agent被攻陷，攻击者将直接跳过整个杀伤链——因为Agent本身，就成为了那个最完美的“杀伤链”。
不妨设想一下一个典型AI Agent的权限范围：它的活动历史本身就是一张现成的数据分布地图；它的日常工作可能涉及从Salesforce提取数据、推送到Slack、与Google Drive同步、再更新ServiceNow记录；在部署时，它往往被授予跨越多系统的、管理员级别的权限，数据跨系统传输本就是它的“本职工作”。
攻陷了这样一个Agent的攻击者，将瞬间继承它的所有能力：完整的环境地图、系统的访问权、数据的操作权限，以及一个看似完全“合理”的数据流动理由。安全团队苦心钻研多年、试图在各个杀伤链阶段布下的检测机制？一个被攻陷的Agent，默认就能全部绕过。
三、已成现实的威胁
OpenClaw事件已经向我们展示了这种威胁的实际形态：
- 其公开市场中，约12%的“技能”（skills）被证实具有恶意性。
- 一个关键的远程代码执行（RCE）漏洞，允许攻击者一键入侵超过21,000个暴露在公网的实例。
但更可怕的，是受控Agent在接入Slack和Google Workspace等协作平台后所获得的访问能力：它可以获取消息、文件、邮件及文档，并且具备跨会话的持久化记忆。
这里暴露出一个核心矛盾：现有安全工具的设计初衷，是检测“异常”行为。然而，当攻击者利用的是AI Agent既有的工作流时，所有操作看起来都“正常”无比——Agent访问的正是它日常接触的系统，传输的正是它常规处理的数据，运行的正是它标准的工作时段。
这，恰恰构成了当前安全团队面临的致命检测盲区。
四、Reco如何弥合可见性鸿沟
要防御受控的AI Agent，起点必然是掌握环境中运行的每一个Agent，以及它们连接的对象、拥有的权限范围。但现实是，多数企业对其SaaS生态中活跃的AI Agent缺乏最基本的盘点——而这，正是Reco解决方案所针对的核心痛点。
1. 全面发现AI Agent资产
Reco的Agentic AI Security能够主动发现SaaS环境中所有的AI Agent、嵌入式AI功能以及第三方AI集成，其中甚至包括那些未经IT审批的“影子AI”工具。
图1：Reco的AI资产清单，展示已发现的Agent及其与GitHub的连接关系
2. 绘制访问范围与影响半径
Reco会为每个Agent绘制其连接的SaaS应用、持有的权限以及可访问的数据。通过SaaS间关系的可视化展示，能够清晰呈现Agent如何通过MCP、OAuth或API集成桥接各个系统，从而暴露出那些因跨系统权限组合而产生的安全隐患——这些组合权限，往往超出了任何单一系统管理员的原始授权意图。
图2：Reco知识图谱揭示Slack与Cursor通过MCP形成的危险组合
3. 标记风险目标，实施最小权限
Reco通过综合评估Agent的权限范围、跨系统访问能力以及所能触及的数据敏感度，自动识别出高风险目标并进行标记。随后，系统可以通过身份与访问治理机制，精确控制每个Agent的权限，从根本上限制一个受控Agent可能造成的破坏半径。
图3：Reco的AI安全态势检查，包含安全评分与IAM合规性发现
4. 检测异常Agent活动
Reco的威胁检测引擎对AI Agent实施与人类身份相同的行为基线分析，能够实时区分正常的自动化操作与可疑的行为偏差。
图4：Reco告警显示未经批准的ChatGPT与SharePoint连接
五、对安全团队的启示
说到底，传统杀伤链模型建立在“攻击者需要逐步争夺权限”的前提上，而AI Agent彻底碘伏了这一假设。
一个被攻陷的Agent，就能为攻击者提供：合法的访问权限、完整的环境地图、广泛的系统权限，以及数据移动的天然掩护——整个过程，可能没有任何一个步骤看起来像是一次“入侵”。
如果安全团队仍然只专注于检测人类攻击者的行为模式，那么防线失守将是必然。因为攻击者可能正“骑乘”在你们AI Agent的既有工作流之上，完美隐匿于正常操作的背景噪声之中。
或早或晚，你环境中的AI Agent都会成为攻击目标。能否在早期发现而非事后追溯，完全取决于可见性的水平。而获得这种关键可见性，Reco能为你的整个SaaS生态，在数分钟内提供答案。
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