信息安全研究 ›› 2025, Vol. 11 ›› Issue (E2): 154-.

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基于大模型驱动的自动化漏洞挖掘系统研究

李永刚杨宇波潘善民
  

  1. (国网思极检测技术(北京)有限公司北京102211)
  • 出版日期:2025-12-27 发布日期:2025-12-28
  • 通讯作者: 李永刚 高级工程师.主要研究方向为电网网络安全. liyonggang08@163.com
  • 作者简介:李永刚 高级工程师.主要研究方向为电网网络安全. liyonggang08@163.com 杨宇波 工程师.主要研究方向为网络安全. yikjiang@163.com 潘善民 硕士,工程师.主要研究方向电网信息通信技术. psm0914@163.com

  • Online:2025-12-27 Published:2025-12-28

摘要: 针对传统漏洞检测工具依赖规则库、误报率高且无法适应动态网络环境的问题,提出一种融合大语言模型(LLM)、蒙特卡洛树搜索(MCTS)和模型上下文协议(MCP)的自动化漏洞挖掘系统.系统以SQL注入漏洞挖掘为例,通过LLM生成攻击流量,利用MCTS优化任务调度路径,并借助MCP实现Nmap,SQLmap等工具的自动化调用与结果验证.实验表明,该系统在漏洞检测方面取得了改进,在OWASP Benchmark测试集上检出率提升至较高水平,误报率降低至可控范围,任务执行效率显著提高,为大模型驱动的网络安全攻防提供了一种可扩展的技术范式.

关键词: SQL注入, 大语言模型(LLM), 蒙特卡洛树搜索(MCTS), 模型上下文协议(MCP), 任务调度优化, 语义分析

中图分类号: