自研产品 · AI + 安全

AI 自动化渗透框架

让 AI 替你 7×24 小时不间断地做渗透测试。自动侦察、自动打点,遇到高风险操作自动停下来等人确认——既快,又安全。

0
内置攻击向量
7×24
全天候无人值守
0
常规操作自动化率
0
数据不出网

它是怎么工作的

AI 驱动五步闭环:从发现目标到输出报告,常规操作自主跑通,高危节点自动等人确认。

1

资产侦察

端口扫描、服务识别、指纹采集、子域名枚举

2

漏洞发现

多引擎漏洞扫描、配置核查、弱口令检测

3

攻击规划

AI 分析漏洞链,自动规划最优攻击路径

4

利用验证

按 skill 库自主执行利用,高危动作自动挂起

5

报告生成

攻击路径还原、受影响资产清单、修复建议

跟传统渗透测试有什么不一样

不是替代人,是让人做更有价值的事——把重复劳动交给 AI,把关键判断留给人。

对比维度 传统人工渗透 AI 自动化渗透框架
执行频率 按季度 / 按年,一次几天 7×24 持续运行,随时可测
覆盖面 依赖工程师经验和时间,易遗漏 100+ 攻击向量全量覆盖,不遗漏
响应速度 新漏洞出来→排期→测,周期长 新漏洞 PoC 出现当天即可验证
成本 高级渗透工程师稀缺、昂贵 一次部署,持续使用,边际成本低
报告质量 因人而异,格式不一 标准化输出:攻击路径 + 证据 + 修复建议
安全边界 完全依赖个人判断 三线防护:授权范围 / 安全边界 / 高影响动作

底层技术架构

大模型编排引擎 + MCP 标准化工具链 + 可组合 Skill 技能库——开源工具为手脚,AI 为大脑,人工为决策兜底。

HITL

人机协同控制面

高危动作审批、操作回滚、全程审计留痕——Agent 做建议与执行辅助,人做定级与高危决策

编排

智能编排引擎

LangGraph / Claude Agent SDK 驱动状态机,负责任务分解、工具调度、错误恢复、上下文记忆

Agent

安全智能体层

按生命周期拆解:侦察 Agent → 漏洞评估 Agent → 渗透 Agent → 报告 Agent,每个有专属 skill 库

MCP

MCP 标准化工具层

nmap、nuclei、Burp、metasploit 等统一封装为 MCP 工具,标准接口 / 统一鉴权 / 全程审计

知识

RAG 知识层

CVE 漏洞库 + ATT&CK 技战术 + 历史报告 + 客户基线,向量检索辅助决策

模型

LLM 网关

开发期走云端大模型,生产 / 涉密期自动切换私有化模型(DeepSeek / Qwen),数据不出网

ATT&CK 攻击链全覆盖

从初始访问到数据渗出,AI 在授权范围内逐阶段自主推进,高危环节自动等人确认。

侦察

自主

初始访问

自主

执行

人审

持久化

人审

权限提升

人审

横向移动

人审

数据渗出

人审

绿色 = 授权范围内自主执行   黄色 = 自动暂停等人确认

不止于"自动扫描"

四项核心能力,让它不同于传统漏扫工具。

多步攻击链组合

不是单点扫描。AI 会像真人攻击者一样,把多个小漏洞串成完整攻击链——从弱口令进后台,利用文件上传 getshell,再横向移动到核心数据库。

上下文感知决策

发现一个漏洞后,AI 自动分析:这个漏洞的价值有多大?是否通往核心资产?下一步该打哪里?而不是无脑跑完所有 payload。

Skill 库持续进化

每次成功的攻击路径会被沉淀为可复用的 Skill,下次遇到类似场景直接调用。Skill 库随实战经验持续增长,越用越强。

证据链完整可追溯

每个结论都附完整证据:用了哪个工具、哪条输出触发了判断、对应哪个 CVE。报告可直接导入整改流程,经得起合规审计。

安全怎么保证

自动化不是乱来——三线防护机制确保 AI 跑得再快也不越界。

授权范围约束

测试前划定目标 IP 段、域名范围、时间窗口。超出范围的操作在引擎层就被拦截,无法执行。

安全边界管控

攻击核心服务器、横向移动至关键资产、修改防火墙规则——这些高影响动作自动挂起,弹窗等人确认后才继续。

全程审计与回滚

每一个操作(包括 AI 的思考过程)都记入不可篡改的审计日志。万一出问题,可精确回溯到每一步并支持回滚。