面对海量漏洞情报、异构资产数据与复杂修复决策的低效困境，传统ASM产品在复杂攻防对抗中渐显乏力。

近日，灵洞·网络资产攻击面管理平台Ai.Vul（以下简称灵洞Ai.Vul）AI安全中枢完成重磅升级，通过智能问答、漏洞情报、漏洞风险预警、资产治理四大智能体，重新定义攻击面管理效率边界，让网络资产安全防护进入 “智能驱动” 新纪元。

智能问答智能体：极速响应的攻击面安全智囊团

安全运营中，“数据割裂”“经验依赖”“功能复杂” 三大痛点往往制约效率提升。灵洞·Ai.Vul 通过智能问答智能体，针对性破解难题，助力安全运营降本增效。

1.客户痛点

▪ 安全运营需跨多系统查数据，决策链条长

▪ 漏洞修复依赖专家经验，新人培养成本高

▪ 产品功能数百个，用户对产品功能难以全面掌握

2.应用场景

▶ 智能问数：文字询问“当前暴露面TOP5风险资产”，实时生成可视化报告

▶ 漏洞修复专家：输入CVE编号自动输出修复方案+验证脚本

▶ 产品智能专家：通过自然语言对话调取产品的操作过程

3.功能价值

✔ 安全运营效率提升60%

✔ 修复方案生成从小时级降至分钟级

✔ 零学习成本赋能一线人员

漏洞情报智能体：打破数据孤岛

灵洞Ai.Vul基于大模型的 NLP 技术，让漏洞情报从“非结构化数据→结构化漏洞信息” 的转化，为后续漏洞关联分析、攻击面风险评估、自动化修复主动赋能。

1.客户痛点

▪ 第三方漏洞报告（WORD/PDF/扫描文档）需人工转录

▪ CNNVD、暗网情报、上级部门应急通告等非结构化数据难以利用

▪ 数据清洗消耗30%+安全团队精力

2.应用场景

▶ 自动解析WORD/PDF漏洞通告/渗透测试报告

▶ 提取第三方漏洞预警关键信息

▶ 转换漏扫原始数据为结构化情报

3.功能价值

✔ 支持多种非结构化格式智能识别

✔ 情报处理效率提升400%

✔ 构建企业专属漏洞知识图谱

漏洞风险预警智能体：精准定位风险

漏洞风险预警的核心难题，在于 “漏洞情报” 与 “企业资产” 的精准匹配，灵洞Ai.Vul以大模型推理匹配为核心，实现“情报-资产”精准关联，构建实时化、自动化的漏洞风险预警体系，提升攻击面风险监测智能化水平。

1.客户痛点

▪ 人工比对资产组件与漏洞库效率低下

▪ 组件版本识别错误导致误报/漏报

▪ 云原生资产动态变化难追踪

2.应用场景

▶ 自动关联CVE漏洞与资产指纹库

▶ 识别并生成情报影响资产脆弱性报告

▶ 动态容器资产风险实时匹配

3.功能价值

✔ 受影响资产定位准确率98.2%

✔ 误报率降低至5%以下

✔ 应急响应速度提升3倍

资产治理智能体：全网资产一本账

资产治理智能体以 “全源自动采集 + 智能标准化整合 + 动态盲区发现” 三大能力，构建 “全网资产一本账”，实现从 “被动统计” 到 “主动治理” 的跨越，助力企业实现资产的精准治理。

1.客户痛点

▪ Excel、CSV等离线资产清单难以维护

▪ 子公司资产报告格式混乱难整合

▪ 影子资产、僵尸资产持续产生盲区

2.应用场景

▶ 自动提取CSV/Excel资产清单关键字段

▶ 融合（10+）CMDB、云平台等多源数据

▶ 智能识别未纳管资产并推荐责任人

3.功能价值

✔ 资产发现完整度达99.5%

✔ 资产台账维护成本下降70%

✔ 实现攻击面持续动态测绘

让安全专家回归战略决策

灵洞Ai.Vul的AI引擎日均处理百万级安全数据点，通过其“四大智能体” 能力，将安全团队从机械劳动中彻底解放，让专家价值聚焦于真正决定安全胜负的 “战略决策”。本次升级，不仅是灵洞Ai.Vul 技术能力的跨越式进阶，更标志着华云安的攻击面管理安全能力，正式迈入 “智能驱动决策” 的全新时代。

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