AI 加速挖洞反致人手荒：修复一漏洞竟需百人协同

据 Woofun AI 消息，人工智能在加速软件漏洞发现的同时，正引发企业安全人力短缺与预算激增的双重危机。尽管扫描效率大幅提升，但后续修复环节对人工协调的依赖并未减弱，反而因漏洞暴露频率增加而变得更为紧迫。企业不得不通过扩充安全岗位和追加预算来应对这一结构性矛盾，试图在自动化发现与人工修复之间寻找新的平衡点。

修复工作的规模效应正在重塑企业的资源分配逻辑。以全球 IT 服务商 为例，该公司计划在未来一年将安全软件预算提高约 20%，并至少增聘三名全职网络安全人员。

这一决策背后是修补工作对日常开发资源的巨大挤占。近期披露的一项 漏洞需要修改约 200 个文件，研究人员发现问题后，多家公司与开源维护者花了数周时间协调修复，再通知有关机构协助部署补丁。在处理 PHP 及网页流量压缩库 的漏洞时，Diversified 调动了约 100 名 IT 员工中的大部分人，参与者包括平时不直接从事安全工作的分析师和工程师，他们需要排查哪些云应用、网页可能受影响，并安装补丁。该公司首席信息官指出，修复涉及的工作远超一次简单更新，正在挤占日常运营时间。

公司拟增加的安全软件开支，包括能够自动监控应用的 AI 工具；新增专职人员则用于应对实际修补需求。企业软件初创公司 也经历了集中排查。首席执行官维杰·拉亚帕蒂（）上周要求约 30 名软件工程师暂停手头工作，优先处理网络安全问题。公司最终确认没有受到相关威胁的直接影响，但仍投入了排查人力。拉亚帕蒂计划，今后每招聘三名技术员工，就配置一名网络安全工程师。他预计未来一年，专注网络安全的工程师人数将增至约 27 人，达到目前的约三倍。这是公司的招聘计划，尚未全部落实。

Woofun AI 整理数据显示，此类因应急响应导致的人力重构已成为行业普遍现象，安全团队规模扩张速度远超预期。

修复流程的复杂性不仅体现在内部人力调度，更延伸至跨机构的协调部署。安全公司 的研究人员从 7 月开始，借助 AI 代理检查 PHP 这门编程语言，发现了隐藏十余年的漏洞。随后，他们联系 PHP 维护者及发现类似漏洞的 团队，共同推进修复。参与工程师通过专用沟通渠道协作，并每天通话协调。临近完成补丁时，团队还通知政府机构和互联网基础设施公司 ，帮助扩大部署范围。

检测输出之后，代码修改和跨机构协调仍需要投入大量时间。开源维护者也要先判断报告是否有效。自去年底起，一些项目收到大量由 AI 生成、未经充分测试的漏洞报告，也收到确有价值的发现。 今年已确认并修复 50 个漏洞，超过其以往任何一年。漏洞披露与攻击成功之间仍有距离。Axios 本周援引安全研究人员称，近期 PHP 漏洞虽然引发大量攻击尝试，但构造有效攻击的难度较高，成功案例有限，企业防御工作也发挥了作用。

高昂的扫描成本与模型选择策略正在成为企业新的财务考量。安全团队扩员之外，AI 扫描本身也是一项费用。企业软件公司 () 首席信息安全官斯科特·罗伯茨（）表示，使用 的 扫描一个代码库约需 2.5 万美元；公司拥有数百个代码库，近期已通过更便宜的开源模型削减这类开支。摩根士丹利本周一的研报将低价模型与安全工作联系起来。该行认为，开放权重模型有望降低日志等运行数据的处理、告警调查、威胁分类及自动响应成本；客户或竞争对手也可能用这些模型，替代部分原本需要额外付费的安全功能。