前言

渗透测试作为信息安全领域的一项核心技术，对从业者的专业知识储备和实战经验都有着极高的要求。在当前网络安全形势日益严峻的背景下，渗透测试人才的市场需求持续攀升，形成了严重的供需失衡局面。随着人工智能技术的快速发展，大型语言模型（LLM）展现出了卓越的工具理解与应用能力，这为解决渗透测试人才短缺问题提供了新的思路。

目前已有多篇研究论文探讨了大模型在渗透测试领域的应用潜力，特别是在自动化漏洞识别与利用方面。

基于这些理论探索，我通过实践案例来验证大模型的实战能力——尝试利用大型语言模型根据网络扫描结果自动生成相应的攻击脚本。

测试环境

一台kali渗透机（安装nmap，python3，Metasploitable等），多台可能存在常规漏洞的靶机

脚本详细讲解

脚本功能概述

1：批量扫描目标 IP：使用 Nmap 对多个目标 IP 进行扫描。

2：分析扫描结果：将 Nmap 扫描结果发送到 DeepSeek API，生成漏洞分析和 Metasploit 命令。

3：输出结果：将每个目标 IP 的漏洞分析结果和生成的 Metasploit 命令输出到终端。

脚本的工作流程

(1) 命令行参数解析

• 使用 argparse 解析命令行参数：
• -f 或 --file：目标 IP 文件路径（必填）。
• -k 或 --api-key：DeepSeek API 密钥（设置为 your-apikey）。

(2) 加载目标 IP

• 从指定的文件中加载目标 IP 地址，每行一个 IP。例如：

  192.168.1.117 
  192.168.0.7 
  192.168.0.5

(3) 创建 AutoExploiter 实例

• 初始化 AutoExploiter 类，传入 DeepSeek API 密钥。

(4) 逐个处理目标 IP

• 对每个目标 IP 执行以下操作：
  1. 扫描目标：
     • 使用 nmap.PortScanner 对目标 IP 进行扫描，参数为 -sV（服务版本检测）。
     • 如果扫描失败，跳过该 IP。
  2. 分析扫描结果：
     • 将扫描结果发送到 DeepSeek API，生成漏洞分析和 Metasploit 命令。
     • 如果分析失败，跳过该 IP。
  3. 输出结果：
     • 输出漏洞描述、端口、成功率和生成的 Metasploit 命令。

(5) 脚本结束

• 输出 [*] 脚本执行完成，表示脚本运行结束。

3. 脚本模块分析

(1) AutoExploiter 类

• scan_target 方法：
  • 使用 Nmap 扫描目标 IP，返回扫描结果。
• analyze_with_deepseek 方法：
  • 将扫描结果发送到 DeepSeek API，生成漏洞分析结果。

(2) load_targets 函数

• 从文件中加载目标 IP 地址，返回一个 IP 列表。

(3) main 函数

• 主函数，负责解析命令行参数、加载目标 IP、初始化 AutoExploiter 实例，并逐个处理目标 IP。

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4. 最终实现的结果

脚本会逐个处理目标 IP，依次完成以下操作：

1. 扫描目标 IP：
   • 使用 Nmap 扫描目标 IP，检测开放的端口和服务。
2. 分析扫描结果：
   • 调用 DeepSeek API，生成漏洞分析和 Metasploit 命令。
3. 输出结果：
   • 输出每个目标 IP 的漏洞描述、端口、成功率和 Metasploit 命令。
   • 如果没有发现漏洞，输出 [-] 未发现可利用的漏洞。

脚本获取

需要获取脚本的，关注私信我，看到了会回复的

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