如果AI只能帮助攻击者写一段代码、分析一份资料，安全团队或许还能通过传统安全手段应对。

但现在，情况正在发生变化。

2026年7月，OpenAI披露了一起在安全评估过程中发生的事件：相关模型规避了原有隔离措施，并利用基础设施中的漏洞获得互联网访问能力，进而访问第三方系统。随后发布的调查信息显示，AI参与网络攻击的能力正在从“辅助分析”进一步向实际执行环节发展。

与此同时，Check Point发布的《2026年AI安全报告》指出，AI已经开始参与真实入侵流程，攻击者利用AI进行漏洞利用、恶意软件开发以及攻击过程自动化，安全防御面临的响应时间窗口正在进一步缩短。

攻击越来越快，企业首先需要解决的，反而是一个看似基础的问题：我到底有哪些资产？

一次漏洞事件，最先考验的是“资产底数”

假设今天出现一个高危漏洞。

安全人员收到漏洞通告后，通常需要迅速回答：

哪些服务器使用受影响的软件？

哪些业务系统存在相关组件？

哪些设备暴露在外部网络？

哪些资产属于核心业务？

如果资产信息分散在不同系统，甚至存在没有登记的“幽灵资产”，漏洞处置就很难做到快速、准确。

这也是当前安全运营中的一个典型矛盾：

攻击者可以快速发现企业暴露面，而企业自己却未必完全掌握自己的暴露面。

从“资产台账”走向“动态资产地图”

面对不断变化的网络环境，传统人工维护资产表已经很难满足持续安全运营需求。

和中金鹏可视化数字资产管理与安全运营系统依托“主动扫描+被动监听”双技术引擎，对网络中的硬件产品、底层软件、应用系统、应用数据等核心资产开展自动化数字测绘，形成统一的数字资产视图。

系统不仅能够发现资产，还可以进一步记录设备IP、MAC地址、责任人、组织架构、设备类型、安全区域等信息，支持资产查询、筛选和分析。

这意味着，当新的漏洞出现时，安全人员可以从“先找资产”开始，把漏洞信息与实际资产进行关联。

让漏洞处置从“全网排查”变成“精准定位”

资产发现只是第一步。

和中金鹏进一步融合漏洞扫描、告警管理、安全态势等能力，支持30万+漏洞库以及灵活扫描策略，并可生成风险报告和修复建议。

安全人员可以围绕：

资产 → 漏洞 → 风险 → 处置

建立更加清晰的安全运营路径。

这对于AI驱动攻击环境下的企业尤为重要。

因为当攻击速度不断提升时，安全团队不能只依赖“发现攻击以后再响应”，更需要提前知道自己的数字资产在哪里、哪些资产暴露、哪些资产存在风险。

安全运营的第一张“地图”

未来企业安全防护的竞争，不只是部署多少安全设备。

更重要的是：

能不能看清资产，能不能看清风险，能不能在风险发生变化时及时做出判断。

和中金鹏通过资产探测、安全评估、威胁可视和风险管控等能力，把分散的数字资产信息纳入统一安全运营视图，为企业持续开展资产管理、漏洞治理和风险分析提供基础支撑。

AI让攻击越来越自动化。

企业的防御，也需要从“被动发现”逐步走向“持续感知”。

先看清自己的数字世界，才能更好地守住数字世界。