CISA最新的《绑定运营指令》(BOD)26-04标志着多年来联邦漏洞管理领域最重要的变化之一，该指令不再要求各机构按照相同的时间表修复每一个严重漏洞，而是根据风险来对修复工作进行优先级排序，修复时限从最高风险漏洞的三天到极小风险漏洞的推迟处理不等，这是一个令人满意的进步，但它只是把我们带到了起点线，而不是终点线。

安全团队早就知道，严重性本身并不能决定风险。CVSS评分几乎无法说明某个漏洞是否可以从互联网发起访问、是否正被积极利用、是否可以自动化利用，或者是否能让攻击者获得资产的控制权。BOD 26-04通过指导各机构首先关注最有可能被利用的暴露面，认可了风险的语境化特征。

然而，AI正在压缩攻击生命周期的每一个阶段，改变威胁格局的速度超出了漏洞管理实践的适应能力。CrowdStrike报告称，平均的电子犯罪突破(首次横向移动)时间已降至仅29分钟，而观测到的最快突破仅用时27秒。Mandiant发现，攻击者一旦建立脚点，在操作人员之间移交访问权的中位数时间仅为22秒。

与此同时，AI本身也在演变成一种攻击面。各机构正在迅速部署copilot、浏览器代理、自主工作流和其他由AI驱动的系统，引入了需要保护提示词、插件、连接器和集成组件。

在这种背景下，该指令针对最高风险暴露面给出的三天修复窗口期，看起来不再像是一个积极的目标，而更像是一种奢侈。

如今的攻击者并非仅仅利用CVE(通用漏洞披露)，他们将漏洞与盗取的身份、云端误配置、暴露的API、SaaS弱点以及越来越多的AI系统相结合，构建出通往关键资产的攻击路径。BOD 26-04推动了我们的进步，但AI要求防御者不仅要加速现有的流程，更要重新审视这些流程。

AI改变了网络攻击的节奏与经济效益

AI给攻击者带来的最大优势之一，是能够将过去需要人类操作团队完成的工作自动化。侦察、漏洞研究、漏洞利用生成、钓鱼攻击、凭据搜集，甚至部分横向移动，现在都可以通过AI来加速，在某些情况下甚至可以很大程度上由AI进行统筹编排。

最近的研究表明，自主智能体可以在人类监督总体目标的同时，执行复杂网络行动中的大部分具体操作工作。结果就是，网络行动变得更容易且成本更低地进行扩展，可以同时针对更多目标，攻击者可以在防御者意识到自己正在被探测之前，测试通往某种环境的多条路径。

多年来，漏洞管理一直假设各机构有数周甚至数月的时间来识别、确定优先级并修复安全问题，这种假设已不再符合现实。攻击者通常在不到一个小时的时间内就能从初始访问推进到横向移动，而且漏洞在披露后不久就会被频繁利用，在某些情况下，甚至在防御者还没开始评估之前就已经被武器化了。

这就是为什么CISA向基于风险的修复转变至关重要，根据可利用性和运营风险来确定漏洞优先级，能让防御者有更大的机会去解决那些最有可能被用来攻击自己的问题，但是，漏洞仅仅代表了当今暴露面格局中的冰山一角。

现代攻击遵循的是路径，而不是单条发现

大多数安全机构仍然将职责划分给不同的专业团队，漏洞管理关注CVE，身份团队专注于身份验证和权限，云安全处理配置问题;应用安全审查代码。

攻击者不会遇到这些人为划定的边界，他们的目标是利用任何可用的途径来获取有价值的资产，一次攻击行动可能始于一个暴露的漏洞、被盗的凭据、过大的云权限、误配置的SaaS应用程序或受损的AI智能体。在大多数情况下，这些状况是结合在一起的。例如，2026年《Verizon数据泄露报告》发现，虽然去年31%的初始利用是漏洞导致的，但39%的攻击链涉及身份问题。在每一次引发关注的数据泄露事件中，攻击者都会将各种类型的暴露面串联起来，从而在网络内部推进。

攻破低权限账户的攻击者可能会发现一个权限过大的身份，通过云工作负载进行枢纽跳跃，利用易受攻击的应用程序，最终获得对敏感业务系统的访问权限。如果孤立地看，这些单独的暴露面可能都不会显得致命，但结合在一起，它们就构成了可行的攻击路径。

数据泄露总是由各种暴露面构成的链条，而漏洞仅代表了数据泄露实际发生过程的一部分，这正是以漏洞为中心的安全模式开始失效的地方。CrowdStrike还报告称，在安全厂商甚至还没宣布漏洞之前就被利用的漏洞数量同比增加了42%，这意味着，那些埋头苦干修复数百个高严重性发现的机构仍然会被攻破，因为他们缺乏切断攻击者通往其关键资产的最实用途径所需的上下文语境。

各机构应该假设已被攻破，并为攻击者最终获得初始脚点的可能性做好准备，安全架构应该尽可能做到细分，并限制对手或受损的AI代理在初始攻破后能够移动的距离，此外，安全控制措施应该被持续验证，而不是仅仅因为成功部署了就假设其有效。

这些原则将注意力从单个安全发现转移到了促成成功攻击的条件上。

防御者如何适应：持续评估与验证

实现这种转变的一个切实可行的途径，是认真落实持续威胁暴露面管理(CTEM)计划，该计划建立了一个理解和减少暴露面的持续流程。

这始于许多机构至今仍难以维持的一件事：对环境保持最新状况的了解，这意味着要持续绘制资产、身份、云基础设施、SaaS应用程序、AI系统以及它们之间关系的图谱。在此基础上，安全团队可以识别暴露面，根据可利用性和业务影响确定它们的优先级，验证它们是否真正可以被访问，并推动运营团队进行修复。

这个持续的循环恢复了Mandiant所说的“防御者优势”，攻击者必须先探索一个不熟悉的环境，然后才能对其进行利用，防御者已经拥有了这些知识——或者说应该拥有，挑战在于，随着云服务、身份、AI应用程序和业务系统的日常演进，如何保持这些知识的时效性。

将验证融入流程

安全团队还需要验证他们识别出的暴露面是否真的可以被利用，以及修复工作是否消除了有实质意义的风险。

这就是具备对手意识的暴露面验证成为该流程不可或缺的一部分的地方，诸如突破与攻击模拟(BAS)、自动化渗透测试和攻击路径分析等技术，允许各机构使用类似于真实对手的技术来持续测试其环境。

暴露面验证回答了更具实用性的问题，而不是单纯询问是否存在某个漏洞：攻击者能接触到它吗?他们能利用它吗?他们能以此为跳板跳跃到业务真正关心的资产上吗?同样重要的是，验证可以确认修复工作是否真正关上了大门，而不仅仅是减少了仪表板上的发现数量。

优先考虑业务，而不是仪表板

当与业务上下文相结合时，验证会变得更有价值。影响产生收入的应用程序、受监管的数据或关键运营系统的中度严重性弱点，所带来的机构风险可能比影响隔离开发环境的多个严重漏洞还要大。

根据业务影响对经过验证的暴露面进行优先级排序，能够给安全管理者提供一套可以用运营术语而非技术术语向高管解释的修复策略。更重要的是，它能使防御工作与最有可能影响机构的攻击路径保持一致。

BOD 26-04是迈向未来的重要一步，但在AI时代，基于风险的补丁修复已经变成了基本门槛。在这个时代，取得成功的机构未必是补丁打得最快的那些，而是那些比试图利用其暴露面的攻击者更了解自身暴露面的机构。

信息来源：51CTO https://www.51cto.com/article/851480.html