26年WP信息安全基于大模型智能体的漏洞渗透测试系统20.37-AI29.75_1-约25077字符.pdf

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WHKJ大学本科毕业设计I摘要伴随着大语言模型在自然语言处理、逻辑推理以及代码生成等各方面表现大幅提高的同时，网络攻击也变得更加高级、智能、隐蔽。传统的安全性防护主要依靠人工设置和固定的规则库，存在针对性差、效率低下、覆盖面不足的问题，不能及时发现不断变化的威胁。因此如何利用大语言模型的理解力、逻辑思维能力和创造力进行漏洞检测并且让这个过程尽可能全面的检测出漏洞是亟待解决的问题。为满足此要求，本文设计并搭建基于大模型智能体的漏洞渗透测试系统。其将整个检测过程分为任务理解、测试计划、脚本编写、渗透实施、结果处理以及报告生成等几个步...

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