Bitmax推出AI自主安全平台“PatchGuard”：应对AI攻击必须用AI防御

by Jang Hyowon

Published 11 May.2026 08:48(KST)

Bitmax推出AI自主安全平台“PatchGuard”：应对AI攻击必须用AI防御

从事系统集成（SI）业务的Bitmax于11日表示，将业务领域扩展至人工智能（AI）基础安全市场，正式推出自主安全平台“PatchGuard”。

公司方面表示，此次发布表明，基于AI的网络安全威胁已不再是未来的可能性，而是已经进入现实风险阶段的一个典型案例。

近期在全球AI业界，Anthropic之所以未向公众开放其最新模型Claude Opus 4（Mythos），提到“强大性能可能被用于安全威胁”这一背景，备受关注。舆论指出，该模型在发现软件漏洞方面能力出众，可能被用于大规模网络攻击。

Bitmax相关负责人表示：“在AI基础网络攻击已经成为现实的情况下，无论特定模型是否公开，仅凭提示词工程和微调就能够实现高度复杂的攻击场景，我们已经验证了这一点。”

不过，Bitmax解释称，公司采用的并非Mythos，而是基于现有公开型AI模型构建的Agentic AI架构。

Bitmax在推出PatchGuard的同时，还利用自主开发的深度诊断引擎“URL Scan Flash 1.0”，对国内30家主要网站进行了安全检查。诊断结果显示，其中28个网站（占整体的93%）存在可被用于黑客攻击的致命漏洞，且无一网站能够完全符合个人信息保护管理体系（ISMS-P）标准。

此外，与个人信息保护相关的脆弱要素检出率高达97%，分析认为这些网站暴露在钓鱼和数据窃取攻击中的可能性极高。包括医疗健康、大学、金融机构网站在内，电商及公共机构等主要行业整体都发现了致命漏洞，整体安全水平均被评为“极度危险”。

尤其是相当一部分已发现的漏洞，并非源于会话劫持、认证绕过、中间人攻击（MITM）、子域名劫持、应用程序接口（API）暴露等复杂黑客手法，而是起因于最基本安全设置的缺失。公司方面表示，随着AI进入能够自动发现此类薄弱环节的时代，以人工手工检查为中心的传统安全体系局限性正在暴露。

PatchGuard的核心技术是采用Agentic AI架构的“Deep Hunt”安全检测引擎。该引擎通过AI自主探索攻击面、筛选脆弱点并反复验证的方式运作。与既有规则基础·手工型安全解决方案不同，其特点在于构建了多阶段检测体系，包括：自动识别攻击面、基于优先级的深度探测、在沙箱环境中的自主验证、基于反复验证的漏洞判定等。

在此基础上，再叠加自动执行修复代码生成、测试与验证的“AI Repair”功能，实现从检测到响应、修复的全流程自动化。据介绍，这使得系统能够快速应对以传统方式难以及时发现的高风险漏洞。

Bitmax相关负责人表示：“攻击者利用AI寻找漏洞的速度愈发加快，人工手动进行安全检查的时代已经结束。当前形势下，必须转向由AI自主检测并防御漏洞的自动化体系。”

安全业界相关人士也强调称：“应对AI安全威胁，与其将焦点放在特定模型是否公开，不如转向探测并拦截已广泛分发的AI模型被恶意利用的可能性。”

另一方面，Bitmax目前提供只需输入URL即可检查基本安全状态的免费扫描服务。但考虑到可能被滥用，基于AI的深度分析功能将通过“URL Scan Flash”与代码库（Repository）联动等方式，分阶段对外开放。