文章总结： 本文档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，核心设计哲学是不束缚AI只设边界，通过核心技能文件替代规则库，采用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LLMAPI四层，关键创新在于严格区分现象与漏洞，只报可证明的结果。文档还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。 综合评分： 75 文章分类： AI安全,安全工具,渗透测试,安全开发

AI辅助漏洞挖掘系统设计指南

小东 小东

天驿安全

2026年9月22日 14:50 重庆

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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。

该资料来源于网络，作者为小东，个人觉得写的比较好，有需要学习的，可私发你，记得备注下ai。

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本文转载自：天驿安全 小东 小东《AI辅助漏洞挖掘系统设计指南》