- AI 正加速已知漏洞的武器化进程，其速度甚至超过零日漏洞的发现。
- Google 数据显示，披露缺陷及野外利用数量均出现显著增长。
- 面对 N-day 攻击自动化趋势，防御方需转向情报驱动的补丁策略。
人工智能正在降低网络犯罪分子发现和利用软件漏洞的门槛。然而，与普遍认知不同，这种威胁并非主要源于零日漏洞的挖掘，而是体现在对已知漏洞的快速武器化上。
在题为《人工智能时代的脆弱性发现和利用趋势》的研究中，Google 指出 AI 对漏洞环境产生了可量化的影响，这不仅体现在新漏洞的发现速度上，更改变了漏洞本身的性质。数据显示，2026 年发现的漏洞数量较前一年翻倍，且在野外被实际利用的漏洞数量也大幅攀升。
根据 Google 威胁情报集团（GTIG）的观察，2026 年每月新发现的漏洞数量从 1 月的 5,045 个激增至 8 月的 10,740 个。与此同时，在野利用的平均漏洞数量也从 2025 年的每月 10.5 个上升至每月的 18 个。
N-day 漏洞武器化加速
尽管外界常认为 AI 的核心优势在于寻找零日漏洞，但 Google 的研究表明这一观点存在偏差。数据显示，零日漏洞的利用率仅呈现轻微增长，从 2025 年的每月 8 个增加至今年的每月 11 个。相比之下，GTIG 认为更大的风险来自于 N-day 漏洞的快速武器化。
报告指出：“威胁行为者可能发现使用 LLM 和 AI 工具来自动分析产品版本、补丁、漏洞披露公告和 POC 代码之间的差异更容易或更有效，以快速武器化 n 天，而不是发现新的零天。”这意味着当前的增长主要集中在已被公开披露的漏洞范围内，而非全新的零日发现。Google 强调，高风险漏洞的数量同比翻了一番。
高影响力缺陷频发
值得注意的是，AI 同样在协助防御者过滤低价值缺陷，聚焦于最具危险性的目标。通过 AI 辅助发现的漏洞中，低风险比例下降，而中高风险漏洞显著增加。统计显示，由 AI 发现的漏洞中有 50% 涉及远程代码执行（RCE），远高于整体漏洞生态系统中 26% 的比例。
这些关键基础设施、特权边界、核心库及运行时环境中的缺陷更易被 AI 识别。Google 举例称，BeyondTrust 产品中由第三方 AI 研究人员发现的 CVE-2026-1731 命令注入漏洞，在公开披露后几天内即遭到威胁行为者利用，被用于权限提升、数据盗窃及恶意软件部署等攻击活动。
Google 预测，短期内漏洞的发现率和利用率将持续上升。随着威胁行为者越来越多地利用 AI 构建漏洞挖掘工具，防御体系面临前所未有的压力。
鉴于攻击者能以极快速度武器化已知漏洞，组织必须调整防御策略。GTIG 建议，企业应从传统的无优先级大规模补丁模式，转向基于威胁情报的分类管理，并结合边缘防御与自动化代理修复机制，以应对日益自动化的对手威胁。
