实战出真知 | 安星智能体赋能实战化运营，高效应对高危误差

宣布时间 2025-06-13

前言：


Apache Tomcat曝出的远程代码执行误差CVE-2025-24813，对基于Tomcat的应用组成严重清静威胁 。该误差允许攻击者通过恶意序列化工具执行恣意下令，获取服务器控制权，导致敏感数据泄露与系统破损 。


某客户通过安排AI驱动的安星智能体乐成化解此� ；� 。安星智能体依附实时AI研判能力，从攻击特征、上下文关联等多维度举行快速剖析与决议，精准识别出针对该误差的定向攻击行为，连忙联动防御剧本实验阻断，并同步通知治理员修复误差，有用包管了客户营业系统的清静稳固运行，彰显了智能清静防护的焦点价值 。


事务回首


2025年3月28日13:55，安星智能体监测到针对生产情形 Web 集群的异常攻击行为，详情如下：


? 攻击载荷：此次攻击接纳Base64编码的PUT请求，内含.webindex.session文件 。攻击者意图通过此方法，将恶意剧本上传至目的服务器，为后续的恶意操作做准备 。


? 误差使用 ：攻击者使用CVE-2025-24813误差的焦点机制，在处置惩罚特定请求时触发反序列化缺陷，并团结暂时文件路径剖析中的逻辑误差，乐成在目的服务器上结构出可控的可执行文件路径 。通过发送全心结构的Base64编码PUT请求，攻击者能够在未授权的情形下将恶意剧本写入服务器的可执行目录，最终实现远程代码执行，获得服务器控制权限 。


? 目的资产 ：遭受攻击的是承载焦点营业的Tomcat服务器，该服务器存储着大宗营业数据，且直接面向客户提供服务，一旦被攻陷，会对营业的正常运转和客户信息清静造成严重威胁 。


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图1  捕获攻击路径和攻击提要信息


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图2  捕获攻击载荷payload信息


安星智能体AI研判与响应能力


1、AI智能研判：多维度威胁识别与决议


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图3  AI智能研判


? 特征识别 ：引擎具备强盛的识别能力，能在十几秒内对PUT要领、异常的Content-Type、User-Agent以及payload举行多维特征匹配 。通过精准识别这些要害特征，快速判断请求是否保存恶意行为 。


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图4  AI研判总结


? 上下文关联 ：自动关联资产数据与历史攻击行为，构建完整的攻击画像 。通太过析可知，源IP（56.45.85.23）近期对目的IP举行了多次探测和攻击实验，其Payload中包括目录遍历和Java反序列化相关特征，保存较高威胁 。


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图5   攻击画像和受害者画像


? 决议输出 ：基于周全的研判效果，AI 智能研判引擎给出详细且具有针对性的处置惩罚建议


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图6  智能决议输出


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图7  智能处置惩罚建议


2、攻击链可视化还原


平台拥有强盛的全链路还原能力，能够将攻击路径可视化泛起，清晰展示攻击者从外部提倡的多阶段攻击历程 。通过这种直观的展示方法，清静职员可以周全相识攻击者的行动轨迹和手法，为后续的清静防护和事务剖析提供有力支持 。


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图8  攻击链还原


3、自动化响应闭环


平台构建了完善的自动化响应系统，凭证研判效果自动推荐响应的剧本 。在此次事务中，针对Tomcat_PUT_Request_RCE_CVE-2025-24813攻击，系统推荐了告警封禁剧本 。同时，平台还提供一键封禁功效，可凭证告警ID迅速变换告警状态，并实时发送钉钉通知相关清静职员，实现对攻击的快速响应和处置惩罚 。


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图9  自动化响应


实战化运营提效效果


本次事务中，安星智能体显著提升了清静运营的实战化效能，主要体现在：


一是研判效率显著提升 。AI智能研判引擎大幅降低了平台误报率达92% 。清静职员得以从海量误报中解放，将精神集中于真实威胁，极大提升了清静运维效率 。


二是运营本钱有用优化 。一方面节约人力本钱 。误报率骤降大幅镌汰了人力铺张 。清静职员无需再频仍处置惩罚无意义的告警，将时间投入更具价值的战略优化与误差排等事情 ；另一方面降低服务依赖性 。自动化响应与智能研判镌汰了对重大人工干预及外部清静服务的依赖，有用控制了外部服务本钱 。别的，阻止营业中止损失 。精准的威胁检测与防御有用规避了因清静事务导致的营业中止危害，节约了潜在资金损失 。


三是实战价值充分验证 。在实战中，平台乐成阻挡针对Apache Tomcat RCE误差（CVE-2025-24813）的定向攻击，切实包管了营业一连性 。此类攻击一旦得逞，可能导致客户信息泄露、资金被盗等严重效果 。平台依附其强盛的AI能力，实时识别并阻断了攻击，有力� ；ち嘶菇沟阕什肟突舾惺� 。