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安全运营
在Exposure Command中引入AI攻击覆盖：保护传统AppSec工具遗漏的安全盲区
Michael Chroney
2025年6月3日 | 最后更新于2025年8月1日 | 3分钟阅读

新型风险需要新型覆盖

随着组织采用生成式AI，它们也在扩大攻击面——通常没有意识到这一点。LLM（大型语言模型）和AI集成创造了攻击者利用漏洞的新机会，例如：

提示注入：欺骗模型泄露敏感数据或绕过安全控制。
插件滥用：通过AI接口滥用连接工具。
数据泄漏：在响应中无意暴露敏感信息。

问题在于？这些不是大多数扫描器能检测到的问题，手动审查无法扩展。AI攻击覆盖通过设计用于应对不断演变的威胁形势的功能，直接解决这一差距。

为保护最关键资产而构建

Exposure Command中的AI攻击覆盖引入了一套增强功能，可在您现有的DevSecOps管道中无缝工作：

更智能的扫描用于更智能的应用：我们增强的R7Crawler以真实世界的方式与LLM和聊天机器人交互——发现传统扫描器无法看到的漏洞。
专为LLM测试构建：通过6个新攻击模块，包含25+新攻击技术，针对OWASP LLM Top 10中的六个，帮助您发现提示注入、不当输出处理等。
AI感知验证：通过AWS Nova Pro驱动的智能验证减少误报，使团队能够专注于真实和可操作的问题。
开发者优先修复：攻击重放和CI/CD集成等功能帮助团队更快修复——而不减慢发布速度。

从代码到云的完整可见性

Exposure Command不止于应用层。通过InsightCloudSec的集成遥测，您还可以获得：

对GenAI服务在您环境中位置的完整堆栈可见性。
自动执行AI/ML环境的安全最佳实践。
统一上下文以优先处理混合环境中真正有风险的内容。

开始使用AI攻击覆盖

如果您正在使用AI构建——或正在考虑——现在是时候确保您的安全策略跟上步伐。AI攻击覆盖为您的团队提供可见性、上下文和控制，以在应用变得更智能、攻击者更擅长利用它们的世界中管理风险。

无论您是AppSec工程师、风险领导者还是试图未来证明安全态势的CISO，Exposure Command将一切整合在一起。

了解更多关于Rapid7的Exposure Command
通过完整的攻击面可见性和威胁感知风险上下文，自信地识别和优先处理从端点到云的暴露。

文章标签
Exposure Command
人工智能

作者
Michael Chroney
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