前几天和一位做渗透测试的朋友聊天，他抱怨说现在写攻击载荷和扫描脚本越来越费劲了。”每个目标环境都不一样，手动调整代码太耗时了”，他叹了口气。这让我想起了Vibe Coding的理念——为什么我们还在亲手敲打那些注定要被修改的代码呢？
在传统的渗透测试中，安全工程师需要根据目标系统的具体配置，手动编写或修改攻击载荷。这个过程不仅重复性高，而且容易出错。但如果我们把Vibe Coding的”不手改代码”原则应用到这里呢？想象一下，你只需要描述攻击意图：”生成一个针对Apache 2.4.49版本的路径遍历漏洞检测脚本”，AI就能立即组装出完整的测试代码。
这正是Vibe Coding的魅力所在。根据OWASP 2023年的报告，超过70%的安全漏洞都源于配置错误和代码实现问题。而Vibe Coding通过”代码是能力，意图才是资产”的原则，让安全专家专注于定义测试策略和攻击场景，而不是纠结于具体的代码实现。
我最近尝试用这个思路重构了一个XSS检测流程。传统方法需要手动编写各种payload变体，但现在我只需要定义检测规则：”检测反射型XSS，覆盖常见的过滤绕过技巧”。AI会根据这个意图自动生成数十种测试用例，甚至能根据目标WAF的特征动态调整攻击载荷。
更妙的是，Vibe Coding的”一切皆数据”原则让整个测试过程变得可追溯。每个生成的攻击载荷、每次扫描结果都被完整记录，形成了完整的攻击链数据。当发现新的漏洞模式时，我们可以快速回溯到相关的测试用例，分析为什么会漏掉这个漏洞。
不过这里有个关键问题：如何确保AI生成的攻击代码不会失控？这就是Vibe Coding强调”验证与观测是系统核心”的原因。我们需要建立严格的测试沙箱和监控机制，确保每个生成的脚本都在可控环境中运行。就像著名安全专家Bruce Schneier说的：”安全不是产品，而是过程。”
在我看来，Vibe Coding最大的价值在于它改变了安全测试的思维方式。安全专家不再是被动地应对已知威胁，而是主动定义攻击场景，让AI去探索未知的攻击面。这种”人定义规则，AI执行探索”的模式，正好契合了现代安全攻防的本质。
当然，这条路还很长。模型的安全性、生成代码的质量控制、法律合规性都是需要解决的挑战。但正如互联网早期的发展一样，新范式总是在质疑中成长的。你觉得，当每个业务人员都能用自然语言描述安全测试需求时，网络安全会变成什么样子？