CrowdStrike(CRWD)推出自主紅隊AI「SAFE-MIND」 攻防AI互相對打揪漏洞

資安公司CrowdStrike(CRWD)公開了一套名為「SAFE-MIND」的自主紅隊系統，讓扮演攻擊者的AI與扮演防禦者的AI互相對打，藉此把企業資安團隊在遭入侵後尋找攻擊路徑、進行修補的流程，交給AI反覆執行、自動完成。

根據SiliconANGLE的報導，CrowdStrike是在美國拉斯維加斯舉行的年度大會「Fal.Con 2026」上發表SAFE-MIND。公司提出的背景是，從遭入侵到在內部擴散開來的「突破時間（breakout time）」已經趨近於零，因此才需要這樣的系統因應。

SAFE-MIND由扮演攻擊角色的「Red Tempest」與扮演防禦角色的「Blue Solano」組成。兩個模型都以輝達(NVDA)的「Nemotron」模型為基礎，由CrowdStrike旗下的網路超級智慧實驗室（Cyber Superintelligence Lab）開發完成。

運作方式是一種封閉式的反覆流程。Red Tempest會在模擬客戶環境的「數位孿生（digital twin）」中尋找攻擊路徑，Blue Solano則針對找到的弱點進行修補，整個過程會不斷重複，直到系統裡不再有可利用的攻擊路徑為止。

所謂數位孿生，是在不直接碰觸實際系統的前提下，用虛擬方式重現營運環境。這種做法能在進行資安測試時降低服務中斷或資料毀損的風險，同時仍可驗證入侵路徑與防禦上的缺口。

CrowdStrike在官方資料中，把SAFE-MIND定位為同時執行攻擊與防禦的資安專用「代理式AI（agentic AI）」系統。公司說明，紅色代理會模仿真實攻擊者的行為，藍色代理則運用「Falcon遙測資料」找出並驗證防禦上的缺口。

值得留意的一點是，同一套AI技術同時被用在攻擊與防禦兩端。資安團隊可以靠自動化的攻擊模擬加快找出漏洞的速度，但攻擊者同樣能運用類似的自動化工具，這代表防守一方在應變速度上恐怕只會面臨更大壓力。（評論：這也顯示資安產業正逐漸走向「以AI對抗AI」的階段，防禦速度能否跟上攻擊自動化的步調，會是接下來的觀察重點。）

紅隊（red team）指的是從攻擊者角度出發、找出系統弱點的資安測試方式。過去多半仰賴人力設計情境、逐步確認入侵路徑，如今結合代理式AI之後，探索與驗證漏洞的流程有機會更快速地反覆進行。

SAFE-MIND目前是在CrowdStrike的Falcon平台中運作，若要個別取得使用權限，需透過名為「Project Quiltworks」的計畫申請。

CrowdStrike表示，網路超級智慧實驗室目前已經在營運，未來會持續把SAFE-MIND的研究成果，轉化為Falcon平台上的實際防護功能，也就是把研究結果落實到產品的偵測與阻擋能力中。

這項發展與加密貨幣產業也有交集。錢包、交易所、支付服務、開源函式庫等直接經手資產的系統，一旦遭到入侵，擴散速度往往會直接影響到最終的損失規模。

比特幣(BTC)的開源生態系先前也曾擴大運用AI進行漏洞檢測，當時討論的重點並非比特幣協定本身，而是錢包、閃電網路（Lightning）相關應用程式、軟體函式庫等周邊程式碼的資安檢查。

AI資安工具的存取權限，目前仍是尚待解決的課題。收緊使用限制能降低遭濫用的可能性，但也可能拖慢防禦用途研究的腳步；反過來說，放寬存取權雖然能加快找出漏洞的速度，但同一項功能同樣可能被攻擊者拿去使用。

目前能確認的內容，僅止於SAFE-MIND的架構、組成模型，以及它與Falcon平台的整合方式。實際成效如何，恐怕要等到更多客戶環境的導入案例與驗證結果累積之後，才會有比較明確的答案。