网络安全是最近几年面临的严重的考研和威胁，如何解决安全的问题？特别是在LLM模型快速的发展，也影响了网络安全行业。黑客也在使用新的技术和方法来进行攻击。
在渗透测试中，我们可以将AI扮演为下图中的角色。
自动化漏洞扫描：利用AI技术，渗透测试工具可以自动扫描目标系统中的潜在漏洞。这些工具通过分析系统日志、网络流量和其他数据源，识别出可能的安全隐患。智能化攻击模拟：AI可以模拟真实的攻击行为，生成复杂且多样化的攻击场景。这些模拟帮助企业了解其网络防御的脆弱点，并制定针对性的防护策略。异常检测与响应：AI模型通过机器学习算法，能够实时监控系统活动，识别异常行为。例如，突然的大量数据传输或异常的登录尝试。深度学习和历史数据分析：AI通过深度学习算法，分析历史攻击数据和模式，预测未来可能发生的攻击。自然语言处理（NLP）：NLP技术可以用于自动生成渗透测试报告和建议，提升报告生成效率和质量。
（1）以Shennina工具为例，它是一个由人工智能驱动的自动化主机利用框架，其使命是通过AI技术实现完全自动化的扫描、漏洞检测、分析和利用。它与 Metasploit 和 Nmap 集成以执行攻击，并与内部命令和控制服务器集成，以自动从受感染的机器中窃取数据。
以漏洞扫描为例，运行指定命令时，便会通过AI智能决策扫描目标主机的漏洞，以达到最小噪声。
(2)熟悉本实验室的小伙伴应该知道，早在四年前我们就推出过Wild Wolf智能化漏洞扫描工具，然而随着现在新出的各种大模型，我们研发的Wild Wolf漏洞扫描工具更加智能化。
（3）SAIVS是一个以WEB漏洞扫描为目的的AI漏洞扫描工具，其模型通过Web应用程序的输入值和验证机制的内容作为输入，并做出相应的响应，然后根据其输出一个测试值。最后，确定选择的测试值并使用 Q-learning评估是否有助于RXSS的检测并学习最优的测试值。
智能化攻击模拟通过AI生成复杂且多样化的攻击场景，模拟黑客的攻击行为，帮助企业识别和修复潜在的安全漏洞。