研究背景与问题

网络安全威胁日益严峻，自动化渗透测试技术在保障网络信息安全方面发挥着重要作用。目前，基于大语言模型（Large Language Model，LLM）的自动化渗透测试研究虽取得一定进展，但在流程连续性和生成相关性方面仍存在不足。如何提高自动化渗透测试的效率和准确性，成为当前研究的热点问题。

研究方法

本文针对现有自动化渗透测试方法的不足，提出了一种基于多智能体协同的自动化渗透测试框架Pentest-Chain。该框架以大语言模型和Retrieval-Augmented Generation（RAG）技术为基础，通过构建多智能体协同机制，实现自动化渗透测试的智能化和高效化。具体研究方法如下： 1. 基于大语言模型构建知识库，用于提取和分析渗透测试过程中的相关信息。 2. 利用RAG技术，实现知识库的动态更新和查询，提高自动化渗透测试的适应性。 3. 设计多智能体协同机制，实现渗透测试任务的分配、执行和反馈，提高测试流程的连续性和生成相关性。 4. 通过实验验证框架的有效性和可行性。

核心结果

本文提出的Pentest-Chain框架在实验中表现出以下核心结果： 1. 与传统自动化渗透测试方法相比，Pentest-Chain在测试效率和准确性方面具有显著优势。 2. Pentest-Chain框架能够有效提高渗透测试流程的连续性和生成相关性，降低测试过程中的人工干预。 3. 多智能体协同机制在提高测试效率的同时，确保了渗透测试的完整性和全面性。

结论与意义

本文提出的基于大语言模型和RAG的自动化渗透测试框架Pentest-Chain，在提高自动化渗透测试效率和准确性方面取得了显著成果。该框架为网络安全领域的研究提供了新的思路和方法，对于推动网络安全技术的发展具有重要意义。未来，我们将进一步优化Pentest-Chain框架，拓展其在实际应用场景中的适用性，为网络安全保障贡献力量。

文章来源：《电信科学》 网址: http://www.shjsyx.cn/qikandaodu/2025/1029/335.html