观测云 AI Agent Teams 安全能力漏扫与修复实践场景

本文介绍如何通过观测云 AI Agent Teams ，把漏洞扫描与修复流程拆成多个职责清晰的 Agent。结合观测云安全监测、事件、日志、告警、任务、定时任务以及外部漏洞扫描工具能力，形成从“发现漏洞”到“确认影响”、从“生成修复建议”到“推动工单”、再到“复测关闭”的安全运营闭环。

刘深凯 13 分钟阅读
最佳实践
banner-1.png

导语

漏洞扫描的价值不在于“扫出多少问题”，而在于能不能把问题变成可排序、可分派、可修复、可验证的安全闭环。很多团队已经具备镜像扫描、依赖扫描、主机扫描或云原生配置检查能力，但真正落地时仍会遇到几个老问题：漏洞太多不知道先修哪个，修复建议散落在不同公告里，研发和运维之间缺少统一上下文，修复完成后也缺少复测与复盘。

观测云 AI Agent Teams 可以把漏洞扫描与修复流程拆成多个职责清晰的 Agent。结合观测云安全监测、事件、日志、告警、任务、定时任务以及外部漏洞扫描工具能力，团队可以形成从“发现漏洞”到“确认影响”、从“生成修复建议”到“推动工单”、再到“复测关闭”的安全运营闭环。

一、为什么漏扫与修复需要 Agent Teams

传统漏洞管理流程通常会经历这些步骤：扫描资产，导出报告，人工整理高危漏洞，查找官方修复建议，联系业务团队确认影响，安排升级窗口，完成修复后再复测关闭。这个流程看似清楚，实际执行时很容易卡住：

  1. 漏洞结果多：同一个 CVE 可能影响多个镜像、命名空间、服务和主机，重复项多且难以归并。
  2. 优先级难排：Critical 和 High 不一定都能立即修，是否暴露公网、是否生产环境、是否存在修复版本都要一起判断。
  3. 修复建议分散：操作系统、语言依赖、基础镜像、Kubernetes 组件、开源项目各有官方公告，人工检索成本高。
  4. 协作链路长：安全团队发现问题，研发团队修改依赖，运维团队发布镜像，负责人和时间窗口需要反复沟通。
  5. 闭环难证明：修复完成后需要复扫、对比、归档证据，否则漏洞状态只是“口头关闭”。

Agent Teams 的作用，是把这些工作拆成稳定的角色和任务，让 AI 参与重复分析、证据整理、修复建议汇总和闭环跟踪，但不越权直接执行生产修复。

二、总体方案：从扫描结果到修复闭环

建议将漏洞管理拆成六个阶段：

  • 资产识别：明确扫描对象，包括代码仓库、依赖锁文件、容器镜像、Kubernetes 集群、主机 RootFS、IaC 配置和运行时工作负载。
  • 漏洞扫描：使用扫描工具输出结构化结果，覆盖漏洞、错误配置、敏感信息、许可证风险等类型。
  • 风险归并：按 CVE、资产、业务、环境、负责人、修复版本进行去重与聚合。
  • 修复建议：基于官方来源确认 FixedVersion、供应商公告、升级路径、缓解方案和无修复版本状态。
  • 协同修复：生成工单、分派责任人、标注优先级、跟踪 SLA 和变更窗口。
  • 复测关闭：修复后重新扫描，对比新旧结果，保留证据并沉淀复盘。

在这个流程里，AI Agent 不负责替代安全扫描引擎，也不直接修改生产环境。它更适合承担“分析员、协调员、报告员和复盘员”的角色，把扫描结果转成团队可以执行的工作项。

三、创建观测云 Agent

定位标准

该 Agent 应定位为“防御型应用安全工程 Agent”，服务于授权范围内的代码审计、依赖风险分析、配置核查、漏洞优先级评估、修复建议生成、自动补丁生成和修复验证。

核心目标不是简单“扫漏洞”，而是完成闭环：

资产识别 -> 漏洞发现 -> 证据分析 -> 风险排序 -> 修复方案 -> 自动补丁 -> 测试验证 -> 报告沉淀

一句话定义

一句话标准：这个 Agent 不能只是“会扫”，而要像一名资深 AppSec 工程师一样，知道问题在哪里、为什么危险、先修哪个、怎么安全地修、修完如何证明真的修好了

定义好数据访问，身份定义，权限边界，安装好即可，如图：

四、Codex 配置 MCP 调用观测云 AI Agent Teams

观测云平台查找对应 MCP 相关参数准备 Workspace UUID、MCP Endpoint 和 Bearer Token。

在 Codex 设置中配置，配置好重启 Codex。

五、实践场景一：AI Agent Teams + Codex 扫描业务集群漏洞

场景痛点

容器镜像里既包含操作系统包，也包含语言依赖、运行时配置和环境变量。一个基础镜像漏洞可能影响几十个服务，单个服务镜像也可能因为历史层、调试工具或凭证残留引入风险。

Agent Teams 做法

创建“安全治理任务”，由漏扫编排 Agent 汇总镜像，容器等扫描结果，并提供修复建议等：

  • 按基础镜像、业务服务、命名空间、环境标签聚合漏洞。
  • 标记同一基础镜像带来的批量影响，优先推动基础镜像升级。
  • 区分 OS 包漏洞、语言依赖漏洞、镜像配置错误和潜在密钥泄露。
  • 对外暴露服务、生产环境服务、核心业务服务提高优先级。
  • 生成镜像修复矩阵，明确“谁负责构建、谁负责发布、何时复测”。

镜像治理报告建议包含：

  • 高危漏洞 Top 列表。
  • 受影响镜像和服务清单。
  • 是否存在官方修复版本。
  • 建议升级的基础镜像或依赖版本。
  • 需要重新构建的服务范围。
  • 修复后复扫结果对比。

这种方式可以避免安全团队把几十页扫描报告直接丢给研发，而是把漏洞变成可执行的镜像升级计划。

六、实践场景二：AI Agent Teams + 安全漏扫skill完成业务扫描

Skill 价值

不用 skill 扫描时，agent 通常是“临场发挥”：现查 Trivy 命令、现决定扫哪些范围、现处理结果。这样灵活，但容易出现遗漏，比如忘记扫 K8s 配置、忘记禁用 node collector、忘记清理临时 Trivy、报告里没有统一引用官方修复来源。

用 skill 扫描时，agent 会按预先写好的规则执行：

  • 例如只使用 Trivy，不混用其他工具
  • 默认只读扫描，不做修复
  • 修复必须人工确认
  • 临时下载便携版 Trivy，校验 checksum，用完清理
  • 明确扫描范围：主机、K8s、镜像、配置、运行时相关项
  • 默认禁用会创建临时 K8s Job 的 node collector，除非你确认
  • 报告必须包含官方修复建议和来源链接

Skill 清单

trivy-cluster-scan skill 现在包含这些东西：

核心入口

  • [SKILL.md] 定义 skill 的触发条件、使用边界和工作流程。核心约束是：只用 Trivy、只扫描、不修复、不改配置、不升级、不重启；修复必须单独人工确认。

执行脚本

  • [run_trivy_cluster_scan.py] 负责自动下载便携版 Trivy、校验 SHA256、执行 Kubernetes / 镜像 / 文件系统扫描，扫描后默认清理 Trivy。
  • [extract_remediation_queue.py (line 1)](C:/Users/22848/.codex/skills/trivy-cluster-scan/scripts/extract_remediation_queue.py:1) 负责从 Trivy JSON 结果里提取、去重漏洞项，生成后续查询官方修复建议的队列。

参考规则

  • [trivy-scope.md] 说明扫描范围：Kubernetes 集群、命名空间、Workload、镜像、镜像配置、依赖、Secret、Misconfig、运行时/节点采集器等。
  • [remediation-sources.md] 规定漏洞修复建议必须优先查官方来源，比如 OS 厂商、语言生态官方 advisory、Kubernetes 官方 CVE、GitHub Security Advisory 等。
  • [reporting.md] 规定报告格式：扫描范围、Critical/High 优先、影响资产、证据、官方修复链接、检查日期、未扫描范围、残余风险、且明确“不执行修复”。

Agent 展示配置

  • [openai.yaml] 给 Codex/Agent 展示用的名称和默认提示语。

Skill 地址（github）

https://github.com/GuanceCloud/ai-skills/tree/main/trivy-cluster-scan

扫描与分析可以自动化，但重启、升级、替换镜像、调整权限等动作必须进入变更审批。

七、实践场景三：每日服务集群漏洞排查

场景痛点

当出现影响面广的高危漏洞时，安全团队需要快速回答：哪些主机受影响，哪些服务运行在这些主机上，是否有修复版本，是否存在暴露面，是否已经被利用。这类应急排查对速度和证据完整度要求很高。

Agent Teams 做法

创建“漏洞应急响应 Agent”，围绕指定 CVE 或漏洞公告执行只读排查：

  • 汇总主机系统版本、内核版本、关键软件包版本。
  • 对 RootFS 或主机包结果进行漏洞匹配。
  • 关联观测云中的主机、容器、服务、日志、事件和告警。
  • 按公网暴露、生产环境、核心业务、补丁可用性进行排序。
  • 生成应急修复建议和验证步骤。

建议产出

应急排查报告建议包含：

  • 漏洞概述和影响范围。
  • 受影响资产列表。
  • 是否存在官方补丁或推荐升级版本。
  • 临时缓解措施。
  • 修复优先级和建议窗口。
  • 复测命令或复扫策略。

Agent 的核心价值，是帮助安全团队在短时间内整理可执行的响应清单，而不是替代最终应急决策。

场景痛点

漏洞管理不应只关注 CVE。容器镜像配置中的明文 Token、IaC 中的过宽权限、Kubernetes YAML 中的特权容器、默认 root 用户、暴露端口等问题，往往会造成更直接的攻击面。

Agent Teams 做法

创建“配置与密钥风险 Agent”，专门处理 Secret 和 Misconfiguration 类问题：

  • 从扫描结果中识别密钥、访问凭证、私钥、Token 等敏感信息风险。
  • 标注风险来源：代码仓库、镜像配置、Kubernetes Secret、环境变量、IaC 文件。
  • 对配置风险按安全基线归类，例如特权容器、root 用户、缺少资源限制、过宽 RBAC、公开存储。
  • 生成整改建议：轮换密钥、删除历史镜像、重建镜像、收敛权限、调整安全上下文。
  • 输出“需要立即处理”和“纳入基线整改”的分级清单。

建议产出

对于疑似密钥泄露，Agent 不应在报告中展示完整密钥值，而应使用脱敏形式和文件位置说明风险。若涉及凭证轮换、删除历史镜像、变更权限，应由人工审批后执行。

场景痛点

漏洞扫描结果如果不进入工单体系，很容易停留在报告里。安全团队需要知道每个漏洞谁负责、什么时候修、是否延期、延期原因是什么、是否已经复测通过。

Agent Teams 做法

创建“漏洞修复协同 Agent”，将漏洞研判结果转化为工单字段：

  • 标题：漏洞编号、影响服务、严重等级。
  • 描述：证据、影响范围、修复建议、官方链接。
  • 优先级：结合 CVSS、业务暴露面、生产环境、是否有修复版本。
  • 责任人：按服务、镜像、代码仓库、命名空间或资产标签匹配。
  • SLA：Critical、High、Medium 分别设定不同完成期限。
  • 状态：待确认、修复中、等待发布、待复测、已关闭、风险接受。

建议产出

Agent 每日生成工单跟踪摘要：

  • 新增漏洞数。
  • 逾期漏洞数。
  • 已修复待复测项。
  • 长期未修漏洞原因。
  • 需要管理者协调的阻塞点。

这样可以把漏洞修复从“安全提醒”变成“工程化交付任务”。

八、实践场景四：复测、关闭与复盘

场景痛点

漏洞修复完成后，如果缺少复测，安全团队很难证明风险已经消除。更常见的问题是：依赖升级了，但镜像没有重新构建；镜像重新构建了，但生产没有发布；生产发布了，但老 Pod 仍在运行。

Agent Teams 做法

创建“复测复盘 Agent”，在修复后执行结果对比：

  • 对比修复前后的漏洞扫描结果。
  • 检查受影响镜像 digest 是否变化。
  • 检查工作负载是否已经滚动更新。
  • 确认漏洞是否从 Critical/High 列表中消失。
  • 记录仍未消除的残留风险。
  • 生成关闭证据和复盘摘要。

建议产出

漏洞关闭材料建议包含：

  • 原始漏洞证据。
  • 修复动作说明。
  • 修复后版本或镜像信息。
  • 复扫结果。
  • 残留风险说明。
  • 是否需要长期基线优化。

关闭不是“工单点完成”，而是用证据证明风险状态已经变化。

九、落地步骤

  1. 选定一个优先场景。 建议从容器镜像高危漏洞治理或 CI/CD 依赖漏洞左移开始，目标清晰、数据结构化、收益明显。
  2. 明确扫描范围。 列出代码仓库、镜像仓库、集群、命名空间、主机、RootFS、IaC 目录等对象，记录哪些被扫描、哪些未扫描。
  3. 标准化扫描输出。 优先使用 JSON、CSV 或可机器解析格式，便于 Agent 做去重、聚合、分派和复测对比。
  4. 建立漏洞分级模型。 不只看严重等级，还要结合环境、暴露面、是否生产、是否有 Exploit 迹象、是否存在官方修复版本。
  5. 配置职责清晰的 Agent。 将编排、研判、修复建议、工单协同、复测复盘拆成不同 Agent，并限制每个 Agent 的工具和数据权限。
  6. 设计人工审批点。 升级依赖、替换基础镜像、调整权限、重启服务、发布生产、接受风险等动作必须由授权人员确认。
  7. 建立复测机制。 所有关闭动作都要有复扫证据，并能追溯到扫描批次、修复版本、发布时间和负责人。
  8. 持续运营指标。 跟踪 Critical/High 漏洞数量、平均修复时长、逾期率、复发率、误报率和风险接受比例。

十、安全边界与治理要求

漏扫与修复场景尤其需要边界清晰。建议遵循以下原则：

  • 扫描只读：默认只允许扫描、查询、汇总，不允许直接修复。
  • 修复审批：代码修改、依赖升级、镜像替换、集群变更、主机补丁都必须单独确认。
  • 官方来源：修复建议应优先引用操作系统厂商、上游项目、语言生态安全公告、Kubernetes 官方 CVE 信息等官方来源。
  • 脱敏展示：密钥、Token、客户数据、内部地址和敏感日志不得完整输出。
  • 可追溯证据：每个漏洞结论应能追溯到扫描结果、受影响资产和修复建议来源。
  • 风险接受留痕：暂不修复必须说明原因、补偿措施、到期时间和责任人。
  • 复测关闭：没有复扫证据的漏洞不应直接关闭。

AI Agent 可以加速漏洞治理，但不应绕过变更、安全和合规流程。

十一、实践价值

通过观测云 AI Agent Teams，漏洞管理可以从“报告驱动”升级为“闭环驱动”：

  • 从海量结果到优先级清单：Agent 自动归并重复漏洞，识别真正需要优先处理的风险。
  • 从人工查公告到官方修复建议：Agent 汇总官方 FixedVersion、升级路径和缓解方案。
  • 从安全通知到工程任务：Agent 将漏洞转成可分派、可跟踪、可复测的工单。
  • 从一次性扫描到持续运营：定时任务持续输出趋势、逾期、复发和残留风险。
  • 从修复完成到证据关闭：复测 Agent 生成前后对比和关闭材料。

结语

漏洞扫描不是终点，修复闭环才是安全能力真正落地的标志。观测云 AI Agent Teams 的最佳实践，是让 Agent 在安全团队、研发团队和运维团队之间承担“证据整理、优先级判断、修复建议、协同跟踪、复测复盘”的工作，同时把扫描只读、修复审批、官方依据、脱敏输出和证据关闭作为治理底线。

当漏洞扫描工具负责发现问题，观测云负责承载资产、日志、事件和告警上下文，Agent Teams 负责研判和协同，企业就能建立一条更稳的漏洞治理链路：扫得清楚，排得出优先级，修得有依据，关得有证据。

参考资料

继续阅读

获取专属方案

联系我们

加入社区

微信扫码
加入官方交流群

立即体验

在线开通，按量计费，真正的云服务！

立即开始

选择观测云版本

免费版 商业版 企业版

代码托管平台

GitHub Gitee