据HPCwire网站2026年1月8日报道，美国能源部太平洋西北国家实验室（PNNL）基于Claude大模型开发了一款名为自适应攻击性启发式自动化代理（ALOHA）的生成式AI系统。该系统旨在通过自动化重建复杂网络攻击过程，帮助防御者精准掌握攻击路径与机制，从而提升防护与响应能力。

在实际应用中，防御者仅需用自然语言输入攻击描述，ALOHA即可自主还原攻击全貌。相比以往依赖大量手动配置的传统方法，ALOHA实现了高度自动化：不仅在执行过程中可自动纠错与修复，还能根据具体硬件、软件及环境特征动态调整攻击策略，通过反复模拟攻击以发现潜在漏洞，进而增强整体安全防御水平。

在美国网络安全与基础设施安全局（CISA）控制环境实验室的模拟测试中，PNNL利用ALOHA强化了一座水处理厂的网络防御。面对一条包含100多个步骤的复杂攻击链，ALOHA仅用3小时就完成了重建，而传统系统通常需要数周。研究显示，ALOHA处理序列化的小规模攻击仅需毫秒级时间，远快于人类操作者所需的数分钟，尤其在应对复杂攻击场景时，其效率优势更为显著。

信息来源：

https://www.hpcwire.com/off-the-wire/pnnl-generative-ai-speeds-up-cybersecurity-defenses/