由 Kevin Mandia 领衔的一家初创公司正式公开亮相，获得近1.9 亿美元融资，旨在通过自主 AI 智能体革新渗透测试与红队服务模式。
由 Accel 领投的种子轮及 A 轮融资，将帮助总部位于旧金山的Armadin公司研发基于专业红队方法训练的 AI 智能体，实现大规模、持续性安全评估。联合创始人兼攻击安全主管 Evan Pena 表示，依托智能体编排、集群架构与智能体间通信协议，现已可复现复杂的攻击安全工作流。
“此前大家看到的大多是聊天机器人与大模型处理大量文本，提供建议与报告”，Pena 在接受《信息安全媒体集团》采访时表示，“如今我们可以编排任务并真正执行。从对话交互，走向实际攻击执行。”
该公司由 Kevin Mandia 掌舵，他曾在威胁情报与事件响应厂商 Mandiant 任职二十年。2013 年他将 Mandiant 出售给 FireEye；2016 年出任 FireEye 首席执行官；2021 年以 12 亿美元将产品业务出售给 Symphony Technology Group；2022 年又以 54 亿美元将更名为 Mandiant 的服务业务出售给谷歌，并于 2024 年离开谷歌。
AI 智能体协同如何实现网络攻击
智能体间通信协议可让多个 AI 实体在 Web 应用、外部基础设施、内部网络等不同域内协同攻击，实现并行攻击而非串行执行。传统评估通常只能发现单条有效攻击路径，而 AI 驱动系统可挖掘数十乃至上百条潜在路径。
“在红队层面，我们目前在做两件事”，Pena 说道，“第一是训练 AI 智能体复刻人类红队的攻击思路与手法。”
Pena 表示，人类红队专家将多年渗透测试经验、攻击行为理解与专用工具开发能力，转化为 AI 可理解与执行的标准化方法。团队会对攻击流程、工具与决策逻辑进行完整沉淀，包括具体操作背后的研判依据。
“一个通用前沿大模型，你直接让它去攻击某个系统，很可能无法奏效”，Pena 说，“它必须经过微调，具备攻击方法论，并拥有可实际调用的攻击工具。这些价值正是人类红队专家提供的。”
人类渗透测试团队天然倾向于选择阻力最小的攻击路径，一旦找到有效入口，测试往往结束，大量潜在攻击路径未被挖掘。而 AI 驱动系统可持续评估，而非每年单次测试，探索远超人力可覆盖的攻击路径。
“我整个职业生涯都在做企业安全评估”，Pena 说，“我们几乎总能成功。原因很简单，一直是人力主导，每年测一次，挑最简单的路径，完成目标，交个报告就结束了。”
Armadin 如何助力漏洞修复
未来，AI 智能体将持续发起攻击、发现漏洞、分析攻击链，由人类专家复核结果、验证复杂攻击链，并挖掘系统尚未掌握的新型技术。人类发现的新攻击方法可纳入 AI 策略库，让模型能力持续进化。
“除非是高度定制化需求，否则我认为已没必要再做人力主导的评估”，Pena 表示，“AI 不仅更快、更精准，还能实现大规模扩展。人力覆盖不足，必须依靠 AI 智能体。”
Armadin 希望通过分析攻击链，定位业务影响最大的漏洞，平台将优先推荐可彻底切断整条攻击链的修复方案。AI 未来或可实现自动化修复，但自动重置账号、修改配置、重装系统可能影响业务运行。
“我们希望提供可落地的改进路径，切实帮助你提升安全态势”，Pena 说，“平台会给出战术与战略级修复建议，更重要的是完成漏洞闭环。”
通过在完整攻击生命周期中编排多轮攻击，AI 智能体可快速验证检测系统是否能识别恶意行为。若防御系统未检出某类攻击，AI 可生成检测规则，直接接入SIEM 或 EDR。这一过程依赖标准化格式与技术文档，正是 AI 模型的强项。
“每次评估都会由人类操作员、我的团队与 AI 分别执行，然后对比结果”，Pena 说，“我们想知道 AI 的效能提升幅度，比如是否比人工快 80%。”
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