代码一天发三次，安全检查一季度做一次？你的安全防线该换上“AI速度”了

想象一下这个场景：周二早上，某个高危CVE漏洞突然公开。

在传统安全流程下，团队需经历拉清单、开会评估、分配责任、等待排期等繁琐步骤，往往数日才能完成补丁上线。然而，在业务应用高频部署的今天，这种节奏已难以适应。利用AI发现和验证漏洞的速度，已经快得超乎想象。

2026年初，Anthropic推出Claude Mythos，不仅能挖掘未知漏洞，还能生成可运行的PoC及修复建议。亚马逊云科技测试显示，以往顶尖红队需耗时一季度的工作，现在仅需几小时即可完成。若防守方仍维持“按天计算”的响应节奏，将面临巨大风险。

一次数据泄露

成本有多高？

根据IBM《2025年数据泄露成本报告》¹，全球单次数据泄露平均成本高达499万美元，美国更是达到1,022万美元。然而，采用AI和自动化安全运营的企业，单次事件处理成本可降低190万美元，处理周期缩短80天。

面对指数级增长的风险（2023年CVE漏洞超29,000个），企业安全防御需完成三大思维转变：

首先，安全检查同步代码更新速度：安全验证应融入开发流水线，随代码更新实时进行。

其次，AI承担繁琐分析工作：让AI处理海量重复分析，安全专家专注于核心决策。

最后，严格管控AI Agent权限：对拥有同等权限的AI Agent实施严格的身份认证、权限管控和操作审计。

为助力客户实现持续安全验证、Agent治理和AI运维，亚马逊云科技推出三款核心服务：Amazon Continuum、Amazon Bedrock AgentCore 和 Amazon DevOps Agent。

图 2：持续验证、AI驱动的运维和AI agent治理，分别对应Continuum、Amazon DevOps Agent和Amazon Bedrock AgentCore。

Amazon Continuum是一项AI原生安全服务，能在划定范围内自动识别风险、排序、验证并修复。它通过构建“上下文图谱”，厘清组件、工作负载及依赖关系，提供确凿证据，减少误报排查。

支持“学习模式”（人工审批）和“执行模式”（自动修复）。对于已知问题模式，可将修复时间从几天压缩至几分钟。

案例显示，HENNGE K.K.将常规测试时间缩短90%以上；SmugMug将渗透测试评估从数天缩短至几小时，大幅降低成本。

针对AI Agent频繁调用工具的场景，Amazon Bedrock AgentCore提供以下保障：

得益于该底座，Cox Automotive在短时间内部署17个生产环境AI Agent；Druva实现68%客户支持问题由AI独立解决。

Amazon DevOps Agent能自动分级事件，串联可观测性工具、代码库和CI/CD线索，定位根因并提供修复建议，同时复盘历史问题以优化未来排障。

案例中，Zenchef使用不到30分钟将API回归问题追溯至具体代码行，比人工排查快75%。

面对AI时代的安全挑战，建议采取以下步骤：

1. 填平“时间差”：若应用每日更新但安全审查滞后，应启动持续安全验证，逐步实现已知CVE和配置错误的自动处理。

2. 明确Agent边界：引入AI Agent时，首日即确立其身份、权限边界，并严格执行操作日志监控。

3. 坚守安全基本功：身份管理、MFA、网络分段和数据保护依然是基石。参考亚马逊云科技Well-Architected框架及安全支柱，结合新增的agentic AI Lens最佳实践。

最终，将重复性排查工作交给AI，让人类专家专注于关键决策与复杂风险分析，这才是“持续安全防御”的核心价值。

数据来源¹：IBM《2025年数据泄露成本报告》

对抗AI级的攻击，只能用AI级的防御。

亚马逊云科技Continuum作为7×24小时的“数字红蓝队”，可自动扫描、验证并生成补丁，提前消除隐患。

限时免费试用 · 30天内可申请 · 产品经理、架构师、开发者均可上手。

无论Workload运行何处，5分钟即可启动设计Review、代码扫描或渗透测试。