大模型在自动化渗透测试中的应用

1. 引言

随着人工智能技术的快速发展，特别是大模型（如GPT-3、GPT-4等）的出现，自动化渗透测试领域迎来了新的机遇。大模型具有强大的自然语言处理能力和生成能力，能够在多个环节提升渗透测试的效率和准确性。本文将详细分析大模型在自动化渗透测试中的应用，包括技术实现和未来发展趋势。

2. 自动化渗透测试概述

自动化渗透测试是指利用自动化工具和技术，模拟黑客攻击行为，对目标系统进行全面的安全评估。传统的渗透测试通常依赖于安全专家的手动操作，过程复杂且耗时。自动化渗透测试的目标是通过技术手段减少人工干预，提高测试效率和准确性。

3. 大模型在自动化渗透测试中的应用

3.1 信息收集

技术实现：

• 漏洞信息收集： 大模型可以通过自然语言处理技术，从互联网上收集最新的漏洞信息和安全公告。例如，PentestGPT 使用 GPT-4 模型从多个来源（如 CVE 数据库、安全论坛等）收集漏洞信息。具体实现中，大模型会解析这些来源的文本内容，提取出漏洞编号、漏洞描述、影响版本等关键信息，并进行分类和整理。
• 目标系统信息收集： 大模型可以生成针对目标系统的侦察脚本，自动收集目标系统的网络结构、开放端口、运行的服务等信息。例如，CN111581645A 专利描述了一种基于 AI 的自动化渗透测试系统的迭代攻击方法，其中信息收集模块用于对目标系统进行探测。大模型会生成包含网络扫描命令、端口扫描命令和服务识别命令的脚本，并通过自动化工具执行这些脚本，收