大语言模型驱动的网络渗透测试智能体综述OA

随着人工智能技术的飞速发展,智能体在环境感知、任务规划和多工具协同等方面展现出显著优势。与此同时,大语言模型(Large Language Models,LLMs)在自然语言理解、逻辑推理和跨模态处理等领域的突破,为智能体的进化提供了重要支撑。二者的深度融合催生了LLMs驱动的网络渗透测试智能体,推动渗透测试模式由传统的“工具辅助”逐步向“自主智能”演进。本文系统梳理了现有研究在智能体的角色设定、任务规划、记忆管理与交互执行4个核心模块中所面临的关键挑战与主要技术路径;同时,分析了当前方法在多模态信息处理、自动化交互和上下文管理等方面存在的不足。针对上述问题,本文结合智能体技术发展路径,提出了多模态融合机制、记忆增强与强化学习协同策略,以及基于知识图谱的漏洞探测方法等可供参考的智能化渗透测试发展方向。分析表明,LLMs驱动的网络渗透测试智能体为网络安全的智能化与自主化发展提供了重要的技术支撑。