AI辅助漏洞挖掘系统设计指南
摘要
本文链接 这份文档《AI辅助漏洞挖掘系统设计指南》系统阐述了一套基于大语言模型的自动化安全测试平台构建方法论。其核心设计哲学是"不束缚AI，只设边界"——不教AI如何做渗透测试，而是为其划定行为禁区与报告标准，充分利用模型自带的海量安全知识。 文档提出与传统扫描器截然不同的架构：以单一"核心技能文件"替代繁杂规则库，通过"垃圾洞清单"过滤噪音、"七问验证门"把控报告质量、"速查卡"对抗AI遗忘机制，并采用决策树引导AI动态选择测试路径。系统架构涵盖前端仪表盘、后端调度服务、AI工作引擎及LLM API四层，支持会话生命周期管理、并发控制与实时通信。 关键创新在于将"现象"与"漏洞"严格区分——只报可证明的结果（如越权、RCE），不报过程性发现（如配置缺失、信息泄露）。文档还详细设计了安全防护、磁盘监控、自动重连等机制，并提供从零搭建的三阶段路线图，强调核心技能文件的持续迭代是系统竞争力的根本来源。