修改建议：

更新: 5/3/2025 字数: 0 字 时长: 0 分钟

基于AI智能体的自动化渗透测试技术设计与实现 给一个ip/或url，拿到shell权限 各种Agent的设计 攻击路径规划，策略生成 策略映射到tools输入 响应理解，自适应去调整策略 基于现有的poc库，metasploit 怎么评估你的工具

Agent的设计

更新: 5/3/2025 字数: 0 字 时长: 0 分钟

该工具使用Golang开发为CS架构，集“资产探测-服务识别-爬虫-被动监测-漏洞扫描-POC检测-截屏-报告”于一体，适合甲方或乙方安服团队对目标系统进行全面的安全检测并输出报告。

·知识图谱的应用通过将网络拓扑结构、漏洞类型等信息进行结构化，知识图谱有效缩小了渗透测试的选择空间，帮助测试人员快速定位潜在漏洞。

·强化学习的作用强化学习能够动态调整渗透测试策略，借助多步决策选择最佳攻击路径，并根据测试反馈不断优化下一步的行动。

周昌令先生指出，智能化渗透测试中的一个重要突破是意图驱动技术。意图驱动的多智能体自动化渗透系统具备较高的灵活性和可扩展性，能够根据任务的复杂度和需求动态调整智能体的数量和分工，从而显著提升渗透测试的效率和准确性。 这里我更改为协同驱动 将渗透测试任务分解为多个子任务,通过多个智能体协同完成这些任务,从而提高渗透测试的效率和效果。 ![[attachments/whiteboard_exported_image (8).png]] 智能渗透测试模块： 利用知识图谱和强化学习，使得智能自动化渗透系统具备较高的灵活性和可扩展性，能够根据任务的复杂度和需求动态调整智能体的数量和分工，从而显著提升渗透测试的效率、准确性和覆盖率。

Agent模块：是智能渗透测试系统与大模型的主要交互层，系统将通过网络安全大模型进行分析处理，并选择相应插件进行更深层次的辅助操作。这些插件能够辅助完成特定渗透测试任务。通过集成多个功能，使渗透测试过程更加高效和系统化，还可以根据具体需求添加新的插件，体现了模块的灵活性和可扩展性。 ![[attachments/whiteboard_exported_image (9).png]]

智能渗透测试框架

更新: 5/3/2025 字数: 0 字 时长: 0 分钟

![[attachments/whiteboard_exported_image (10).png]]

1. 情报收集

情报收集是智能渗透测试的第一步，它是整个渗透过程中的基础工作，旨在收集目标系统的关键信息，以为后续的渗透测试步骤提供数据支持。在该框架图中，情报收集模块包含多个不同的工具，每个工具都有特定的功能，以确保情报收集的全面性和准确性。情报收集的核心步骤如下：

• Port Scanner（端口扫描器）：用于扫描目标系统的开放端口，识别哪些端口处于开放状态，以确定可能的攻击入口点。通过开放端口的信息，测试人员可以了解目标主机提供的服务，推测潜在的漏洞。

• Subdomain Finder（子域名发现工具）：用于查找目标网站的子域名，以扩大攻击面。子域名发现有助于识别隐藏的服务或未受保护的资产，从而提高渗透测试的覆盖率。

• Whois Lookup（Whois 查询）：用于获取目标域名的注册信息、所有者信息等。这些信息可以帮助了解目标的背景，比如注册公司、联系信息等，从而辅助制定有针对性的攻击策略。

• Enhanced Search（增强搜索）：用于深入搜索目标的历史记录、公开漏洞、敏感信息等。这可以是对互联网公开信息的搜索，甚至是对深网、暗网信息的爬取，帮助识别可能存在的未修补漏洞和弱点。

通过这些工具的综合使用，情报收集模块能够对目标环境进行全面的了解，包括开放端口、服务、网络拓扑和潜在的攻击面，从而为接下来的自动化渗透测试奠定基础。

2. 自动化渗透测试

自动化渗透测试是智能渗透测试的第二步，它基于情报收集的结果，尝试利用已发现的漏洞进行进一步的攻击，以评估目标系统的安全性。在该框架图中，自动化渗透测试使用了Metasploit框架。该步骤的核心操作如下：

• Metasploit 的使用：Metasploit 是一个功能强大的渗透测试工具，它包含了大量的漏洞利用模块，能够自动化执行各种渗透测试任务。在自动化渗透测试阶段，Metasploit 通过结合情报收集步骤获取的目标信息，进行自动化的漏洞利用。具体来说，Metasploit 可以：
  • 利用开放端口和已知服务，匹配合适的漏洞利用模块，尝试对目标进行攻击。
  • 对漏洞进行验证，评估其是否可以成功利用，从而确定目标系统的脆弱性。
  • 实现自动化的权限提升，利用已成功利用的漏洞获取更高权限的访问控制，模拟攻击者可能的破坏行为。

通过自动化渗透测试，系统能够对目标的真实安全状况进行模拟攻击，进一步验证情报收集过程中发现的潜在漏洞，并在不依赖大量人工干预的情况下自动执行漏洞利用和权限提升操作。这样不仅大大提高了测试的效率，还能够有效覆盖渗透测试中的常见攻击路径。

总结

总体而言，该框架图的智能渗透测试系统通过情报收集和自动化渗透测试两个主要步骤，构建了一种全面而高效的安全评估方法。第一步的情报收集阶段利用各种工具收集目标环境的详细信息，为后续的渗透测试提供基础；第二步的自动化渗透测试则通过 Metasploit 框架对目标系统进行全面而系统的攻击，验证并利用已发现的漏洞。这种分步骤的设计能够显著提升渗透测试的自动化程度和效率，减少对人工操作的依赖，同时确保渗透测试的全面性和有效性。

Poc库的设计

更新: 5/3/2025 字数: 0 字 时长: 0 分钟

调用metasploit进行渗透，框架整体上包含渗透测试过程的：信息收集、漏洞探测、漏洞利用、后渗透、生成报告的几个步骤。

路径规划和策略生成

更新: 5/3/2025 字数: 0 字 时长: 0 分钟

论文，pentestgpt

• 推理模块：类似渗透测试任务的团队领导，从用户那里获取测试结果或意图，并为下一步准备测试策略。论文针对渗透测试引入了一种新的表示Pentesting Task Tree（见下图），该结构持续对测试过程的状态进行编码并引导后续动作。
• 生成模块：类似初级测试人员的角色，采用CoT策略将推理模块中的特定子任务转换为具体的操作命令或指令，确保精确且可操作的步骤来提高测试过程的准确性。
• 解析模块：充当支持接口，能够有效地处理用户与其他两个核心子模块之间交换的自然语言信息。

![[attachments/whiteboard_exported_image (11).png]]

网络安全大模型框架扩展

该框架通过解析模块、推理模块和生成模块三部分构建，旨在为智能化渗透测试提供高效、精确的任务决策和执行流程。下面将逐步分析各个模块的具体功能和角色。

1. 解析模块

解析模块是整个框架中的入口和桥梁，负责处理用户输入的信息，将自然语言转化为系统能够理解的内部表示。它主要包括两个步骤：streamline 和 condense。

• streamline（信息精简）：将用户输入的复杂自然语言信息进行精简，确保信息的清晰性和一致性，以便后续模块能够准确理解用户的意图。例如，当用户提出特定的渗透测试请求时，解析模块会提取出核心的任务信息，如目标资产、测试类型等，过滤掉冗余或不必要的细节。

• condense（信息凝练）：对精简后的信息进一步凝练，使得该信息的表示适合推理模块进行决策和推理。这个过程可以看作将用户的自然语言描述转换为结构化数据，以便系统在后续步骤中高效地处理和推理。

解析模块充当支持接口，确保用户与后续模块之间的信息交流准确无误，从而减少因信息理解错误而导致的测试偏差。

2. 推理模块

推理模块负责制定具体的测试策略和任务分解，首先进行渗透测试任务树的构建和组织，根据任务树，从信息中识别当前渗透测试所处的阶段以及需要执行的子任务，然后为具体的渗透步骤制定策略，指导后续执行。 推理模块是智能渗透测试的“核心大脑”，负责制定具体的测试策略和任务分解，类似于渗透测试任务中的团队领导者角色。该模块的主要功能包括 Task Tree 和 Task Identification，以及 Task Decision。

• Task Tree（任务树）：推理模块通过一种新的表示方法——渗透测试任务树（Pentesting Task Tree），持续对整个测试过程的状态进行编码。这种任务树结构能够将渗透测试过程中的各个任务和步骤层次化地组织起来，形成从整体到局部的任务树，使得渗透路径和任务步骤更具逻辑性和可追溯性。

• Task Identification（任务识别）：根据任务树，推理模块可以从用户提供的信息中识别当前渗透测试所处的阶段以及需要执行的子任务。这一过程有助于确保在每个步骤上都选择合适的策略和测试手段。

• Task Decision（任务决策）：在任务识别的基础上，推理模块负责为具体的渗透步骤制定策略，确保任务的合理性和有效性。例如，如果推理模块识别到目标系统存在开放端口，下一步则会决策是否进行端口扫描或漏洞利用。这一模块的功能类似于渗透测试领导者的角色，确定每个阶段的具体步骤，并指导后续执行。

推理模块通过 Pentesting Task Tree 这一结构，对渗透测试的整体状态进行编码并引导后续动作，使得测试过程逻辑清晰、连贯有序，避免因随意性而导致的测试漏洞和效率低下。

3. 生成模块

生成模块负责将推理模块中制定的任务策略转换为具体的可操作指令，根据推理模块提供的任务决策，对任务进行详细的扩展，细化每个任务的执行步骤，然后利用链式思维（Chain of Thought, CoT）策略，将每个子任务转化为具体的操作命令或指令。 生成模块扮演类似初级渗透测试人员的角色，负责将推理模块中制定的任务策略转换为具体的可操作指令，以确保任务的执行准确无误。该模块的主要功能包括 Task Expansion 和 Operation Generation。

• Task Expansion（任务扩展）：生成模块根据推理模块提供的任务决策，对任务进行详细的扩展，细化每个任务的执行步骤。例如，推理模块确定进行端口扫描，而生成模块则会进一步决定使用哪些扫描工具、设置哪些参数、扫描哪些具体的端口范围。

• Operation Generation（操作生成）：在任务扩展的基础上，生成模块利用链式思维（Chain of Thought, CoT）策略，将每个子任务转化为具体的操作命令或指令。这些指令可以是工具调用命令、脚本执行命令等，确保每一步操作具有精确性和可执行性，从而提高测试的准确性。

生成模块是渗透测试任务的实际执行者，它确保推理模块的策略能够通过准确的操作落实到具体的渗透测试中，从而保证测试的精细化和标准化。

4. 输出和反馈循环

在框架图中，还包含一个信息反馈环节，即 Outputs。输出结果会通过反馈路径回到解析模块，用于进一步优化渗透测试过程。这种闭环的设计确保整个系统具有自我调整和优化的能力，在测试过程中不断迭代改进。

通过反馈循环：

• 推理模块 可以基于渗透测试的结果不断调整任务树和任务策略，使得系统在不断学习和更新中提升智能化水平。
• 解析模块 可以通过对反馈信息的再处理，提高对用户意图理解的准确性，使得后续的交互更为流畅。

总结

总体而言，该框架通过 解析模块、推理模块 和 生成模块 的紧密协作，实现了从用户意图的理解到任务推理再到任务执行的全过程智能化。解析模块负责用户信息的理解与精简，推理模块负责任务的制定与策略选择，生成模块负责任务的具体执行。三者相辅相成，形成一个智能化、自动化的渗透测试系统，使渗透测试过程更加高效、标准化、精确化，并具备通过反馈不断改进的能力。

这种设计不仅大大降低了对渗透测试人员经验的依赖，还通过任务树和操作生成的方式确保了测试的完整性和逻辑性，从而推动渗透测试的智能化进程，为网络安全评估和防御提供了更为有力的支持。

策略映射到输入

更新: 5/3/2025 字数: 0 字 时长: 0 分钟

自动化使用Metasploit架构

调整反馈与调整

更新: 5/3/2025 字数: 0 字 时长: 0 分钟

大模型的学习

评估方式

更新: 5/3/2025 字数: 0 字 时长: 0 分钟

Towards Automated Penetration Testing: Introducing LLM Benchmark, Analysis, and Improvements中的benchmark