基于LLM驱动的渗透测试套件技术架构

一、引言
在当今网络环境中，安全威胁日益复杂，传统的渗透测试方法已难以应对。为此，我们开发了一种基于大型语言模型（LLM）的渗透测试套件，旨在通过自动化和智能化的手段提升渗透测试的效率和准确性。本文将详细解析该套件的技术架构，特别是LLM驱动引擎（提示词引擎）的设计与实现。

二、技术架构概述
本渗透测试套件由三个核心组件构成：LLM驱动引擎（提示词引擎）、插件引擎和MoonGPTAgent。LLM驱动引擎负责生成和管理用于指导LLM的提示信息；插件引擎管理并加载渗透测试工具插件MoonGPTAgent则负责解析LLM生成的命令并调用相应插件执行渗透测试操作。

三、LLM驱动引擎（提示词引擎）设计与实现提示词目录管理目录指定：通过Prompt类的构造函数指定提示词目录。
目录验证：验证指定目录是否存在，确保提示词文件的可用性。

提示词读取文件读取：read_prompt方法用于读取指定提示词文件的内容。
动态文件名生成：根据提示词类型动态生成文件名，以支持多种提示词格式

JSON Schema生成
Schema读取：_gen_json_schema方法读取JSON Schema的YAML文件。
格式转换：将YAML格式的Schema转换为字符串格式，用于指导LLM生成符合特定格式的JSON响应。

提示词段落生成段落生成：_gen_prompt_section方法根据提示词类型和内容生成相应的段落。
数据来源：支持从YAML文件中读取内容或直接使用提供的数据。

系统提示词生成
信息整合：gen_system_prompt方法整合角色信息、描述、目标、插件提示等信息。
段落组织：按照预定义的段落顺序组织内容，并在最后添加JSON Schema。

用户提示词生成
固定提示词：gen_user_prompt方法返回固定的用户提示词。
指导作用：指导LLM根据先前指定的JSON Schema生成命令。

四、插件引擎设计与实现
插件管理
插件加载：负责加载可用的渗透测试工具插件。
插件信息维护：维护插件的元数据和信息，以便于LLM驱动引擎使用。

插件信息提供
信息接口：为LLM驱动引擎提供插件信息接口。
信息使用：LLM在生成命令时考虑可用的工具和信息。

五、MoonGPTAgent设计与实现
命令解析
解析逻辑：MoonGPTAgent负责解析LLM生成的命令，提取关键信息。
命令执行：根据解析结果，调用相应的插件执行渗透测试操作。

消息历史管理历史记录：维护与LLM的交互历史，以便于上下文理解和后续命令生成。
记录接口：提供添加和检索消息历史记录的接口。

集成与协同
组件集成：将LLM驱动引擎、插件引擎和消息历史管理集成到MoonGPTAgent中。
协同工作：确保各组件协同工作，实现渗透测试的自动化和智能化。

六、实验与评估
为了验证LLM驱动的渗透测试套件的有效性，我们设计了一系列实验，包括针对不同类型的目标系统的渗透测试。以下是实验数据的详细展示：
实验环境
目标系统：包括Web应用、数据库服务器、网络设备等。
渗透测试工具：集成了Xray、Nuclei、Pocsuite3等多种渗透测试工具。
LLM模型：使用了GPT-4模型进行命令生成。
实验指标
命令生成成功率：LLM成功生成有效渗透测试命令的比例。
漏洞发现率：通过自动渗透测试发现的安全漏洞数量与总测试次数的比值。
测试效率：完成一次渗透测试所需的时间。
实验数据

数据分析
命令生成成功率：LLM在大多数情况下能够成功生成有效的渗透测试命令，表明提示词引擎的设计有效。
漏洞发现率：自动渗透测试发现了较高比例的安全漏洞，验证了套件的实用性和有效性。
测试效率：相比传统手动渗透测试，LLM驱动的渗透测试套件显著提高了测试效率。
对比实验
与传统手动测试对比：在相同的目标系统上，手动测试的平均时间为30分钟，而LLM驱动的渗透测试套件将时间缩短至10-20分钟。
与单一工具测试对比：使用单一渗透测试工具的漏洞发现率为60%-70%，而LLM驱动的渗透测试套件通过集成多种工具和智能分析，将漏洞发现率提高至70%-80%。

七、结论
本文提出的LLM驱动的渗透测试套件通过整合LLM驱动引擎、插件引擎和MoonGPTAgent，实现了一种自动化、智能化和灵活的渗透测试解决方案。该套件不仅提高了渗透测试的效率，还为网络安全领域带来了新的创新思路。