一种基于多智能体协同与多维防幻觉机制的自动化渗透测试系统及方法与流程

本发明涉及网络安全与人工智能交叉，尤其涉及一种在书面授权边界内，通过多智能体协同调度、多维防幻觉闭环验证、人工高风险审批和可追溯数据持久化实现自动化渗透测试的系统及方法。

背景技术：

1、渗透测试是通过模拟安全测试行为识别信息系统暴露面、配置缺陷和已知漏洞的一类技术活动。为避免对生产环境造成不必要影响，测试过程通常需要在明确的目标范围、时间窗口、操作类型和并发限制下执行，并保留可供复核的过程证据。传统渗透测试主要依赖安全人员根据资产信息选择工具、编排步骤并判断结果，在目标规模较大或资产类型复杂时，任务拆解、状态同步和证据整理需要投入较多人工操作。

2、现有自动化测试工具能够按照预设脚本执行资产发现、服务识别或漏洞模板检测，但固定流程通常难以根据实际回显动态调整后续步骤。大语言模型具有自然语言理解和路径规划能力，能够基于资产和漏洞信息生成测试建议。然而，大语言模型生成内容取决于训练语料和当前上下文，其输出可能出现不存在的漏洞标识、与目标指纹不匹配的操作、前后步骤依赖不成立或者预期状态与实际环境不一致等情况。若直接将所生成的操作交付执行节点，可能产生无效任务、越界操作或错误结果。

3、部分方案采用单一规则过滤模型输出，或者在执行结束后对报告进行人工复核。单一规则过滤能够识别明确列举的禁止操作，但难以确认模型引用的知识是否具有来源依据，也难以验证由多个步骤组成的测试路径在当前资产拓扑中的可达性。仅在执行结束后复核，则不能及时处理执行过程中的环境变化和状态偏差。与此同时，单体执行程序在处理多个并发资产时，容易出现路径规划、执行调度、结果汇聚和任务状态之间的信息脱节。

4、经检索，中国发明专利申请cn119025878a（公开日为2024年11月26日，名称为“一种基于多智能体的大语言模型自动渗透测试方法”）公开了渗透测试解决方案知识库、渗透测试工具库以及知识检索智能体、任务规划智能体、任务调度智能体、工具调用智能体和任务总结智能体，并通过检索增强生成技术降低大语言模型决策中的幻觉。该方案的公开重点在于利用知识语料检索和多智能体分工生成测试步骤、选择工具并汇总结果，对于如何将每一路径节点与可追溯知识证据绑定，并在执行前同时完成操作规则合规性校验和路径依赖可达性校验、在执行中依据实际状态偏差阻断受影响分支以及在执行后基于多源证据复核结果，尚未形成贯穿测试全流程的统一闭环。

5、中国发明专利申请cn119150912a（公开日为2024年12月17日，名称为“一种大语言模型驱动的渗透测试智能体系统及测试方法”）公开了由渗透测试知识库构成的记忆单元、由大模型实现的智能单元以及将渗透测试任务拆分为可控子任务的任务规划状态机，并利用知识图谱和检索增强生成提高大模型输出的可解释性与一致性。该方案主要围绕知识增强、任务规划和工具调用展开，对于书面授权范围的逐操作边界校验、高风险操作的附加条件审批、任务及结果状态写入的统一收口与哈希链审计，以及智能决策服务异常时的安全降级和恢复机制如何协同运行，未作系统说明。

6、因此，需要一种能够将知识证据、操作规则、路径依赖、执行状态和结果证据贯通起来，并将模型决策与多智能体执行过程置于统一授权边界和状态机控制之下的自动化渗透测试技术，以降低不可执行路径、结果误判和越界操作发生的概率。

7、从计算机系统内部实现角度，还需要处理多维状态比较中离散状态与连续状态难以采用统一量纲衡量、异构知识检索结果与图路径关系难以在同一证据标识下完成一致性验证、多智能体并发调度中节点依赖与智能体负载需要同时满足，以及审计记录在字段顺序或编码表示不一致时可能导致哈希校验结果不稳定等问题。上述问题直接影响路径验证准确性、任务调度确定性和审计数据完整性。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于多智能体协同与多维防幻觉机制的自动化渗透测试系统及方法，使候选测试路径在下发执行前具有可追溯知识证据并经过规则和路径依赖验证，使执行期间的实际状态能够反馈至路径决策过程，使执行结果能够通过多源证据复核，并使高风险操作、状态写入和异常降级受到统一控制。

2、为实现上述目的，本发明提供一种基于多智能体协同与多维防幻觉机制的自动化渗透测试系统，包括授权任务管控层、智能决策层、多维防幻觉验证单元、多智能体协同调度层、受控执行层以及数据网关。授权任务管控层获取书面授权范围信息、测试目标信息和操作约束信息，建立任务状态记录，并在测试操作下发前校验授权边界。智能决策层根据测试目标检索安全知识库，生成由路径节点及依赖边构成的候选测试路径，每一路径节点携带目标对象、操作类型、前置状态、预期状态和知识证据标识。

3、多维防幻觉验证单元依次执行知识证据一致性校验、操作规则合规性校验和路径依赖可达性校验，得到经验证测试路径。多智能体协同调度层将经验证测试路径拆解为具有依赖关系的子任务，根据能力标签分发至专职智能体。受控执行层在授权任务管控层放行后调用原子能力组件执行非破坏性测试操作，并将离散回显转换为统一结果数据。多维防幻觉验证单元进一步比较预期状态和实际执行状态，在执行偏差超过阈值时阻断路径分支并重新规划，在偏差未超过阈值时依据多源证据进行结果一致性复核。数据网关在复核通过后持久化任务状态、结果和审计记录。 在具体实现中，执行偏差由多个适用状态维度的归一化差异量按策略权重合成；多智能体协同调度结合路径拓扑依赖、智能体能力标签、健康状态和当前负载选择执行节点；数据网关对审计记录进行规范化序列化，并基于前序哈希和当前记录计算当前哈希以形成链式完整性校验关系。

4、本发明还提供一种自动化渗透测试方法，包括授权任务创建和边界校验、知识检索和证据绑定、候选测试路径生成、知识证据一致性校验、操作规则合规性校验、路径依赖可达性校验、子任务拆解和智能体能力匹配、受控执行、执行偏差监控、结果一致性复核以及数据持久化。

5、本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述自动化渗透测试方法。

6、本发明取得了如下有益效果：候选测试路径的每一路径节点与知识证据建立对应关系，并在执行前经过规则和图路径验证，能够减少无来源节点及依赖不成立节点进入执行队列；执行期间比较预期状态和实际状态，能够在环境变化时对受影响分支进行阻断和重规划；子任务按照能力标签分发至专职智能体，能够使路径决策、并发执行和状态同步保持关联；高风险操作通过人工审批介入，状态写操作通过数据网关统一收敛并形成哈希链审计记录，能够提高测试过程的边界可控性和事后可追溯性；在智能决策服务异常时切换至固定非破坏性模板，能够维持基础测试能力。 进一步地，通过知识版本同步与缓存失效控制，可降低向量检索结果和图关系状态不同步对路径验证的影响；通过基于历史确认贡献的版本化权重标定和基于运行指标的动态负载评分，使偏差判定尺度及智能体分发策略能够随历史执行特征和运行资源状态进行受控更新；通过校验锚点进行增量哈希验证，可减少长审计链重复全量计算。

1.一种基于多智能体协同与多维防幻觉机制的自动化渗透测试系统，其特征在于，包括授权任务管控层、智能决策层、多维防幻觉验证单元、多智能体协同调度层、受控执行层以及数据网关；

2.根据权利要求1所述的自动化渗透测试系统，其特征在于，所述安全知识库包括用于存储漏洞实体和资产指纹实体的向量数据库以及用于存储测试战术节点、前置条件节点、状态转换关系和历史路径结果的图数据库，所述向量数据库与所述图数据库中的对应知识对象共享知识实体标识和知识版本号；所述智能决策层用于根据所述测试目标信息形成检索向量，基于向量近似最近邻索引从所述向量数据库获取预设数量的候选知识实体，从所述图数据库获取与所述候选知识实体关联的路径关系，将知识实体标识、来源版本、适用目标条件和检索相似度写入知识证据集合；对于目标指纹摘要、知识版本和策略版本相同的重复检索请求复用候选知识实体缓存，并在任一版本发生变化时使对应缓存失效；仅将知识实体标识及知识版本号在所述向量数据库和所述图数据库中一致、来源有效且适用条件与目标指纹相符的知识对象用于生成所述候选测试路径。

3.根据权利要求2所述的自动化渗透测试系统，其特征在于，所述操作规则合规性校验包括依次校验目标地址是否属于授权目标集合、当前时间是否属于授权时间窗口、操作类型是否属于允许操作集合、操作参数是否满足限速和并发限制以及所调用的原子能力组件是否具有有效版本标识；所述路径依赖可达性校验包括将所述候选测试路径映射为有向图，逐一判断相邻路径节点的前一预期状态是否满足后一前置状态，并在所述图数据库中查询相邻路径节点之间是否存在允许的状态转换关系，任一校验不通过时输出原因码和待修正路径节点标识。

4.根据权利要求1所述的自动化渗透测试系统，其特征在于，对离散状态维度，在实际取值与预期取值相同时将对应差异量记为零、在不同时记为一；对连续状态维度，以实际值与预期值之差的绝对值相对于允许变化范围进行归一化；各状态维度的初始权重及所述预设偏差阈值由与测试任务绑定的策略配置版本确定；在策略标定周期结束后，根据历史偏差样本中各状态维度对有效阻断结果的确认贡献值更新下一策略配置版本的候选权重并进行归一化，已经启动的测试任务继续使用其创建时绑定的策略配置版本；当被配置为硬约束的关键状态维度不一致时，直接触发对应路径分支阻断；所述结果一致性复核包括校验执行证据与目标对象的一致性、统一结果数据与原始回显的一致性、相互独立的至少两类证据之间的一致性以及结果时间戳与任务执行时间窗口的一致性。

5.根据权利要求1所述的自动化渗透测试系统，其特征在于，所述多智能体协同调度层用于将所述经验证测试路径映射为以路径节点为图节点、依赖边为有向边的有向无环图，并按照拓扑顺序生成子任务，每一所述子任务包括任务标识、父路径节点标识、依赖子任务集合、能力标签、输入数据模式、输出数据模式、超时值和幂等键；所述多智能体协同调度层先按照能力标签和健康状态过滤在线智能体，再将候选智能体的待执行队列长度、最近执行时延、历史失败率以及处理器或存储器资源占用率进行归一化并加权形成动态负载评分，按照所述动态负载评分确定候选智能体的选择顺序，并在任务完成事件或心跳状态更新时刷新所述动态负载评分；通过消息队列异步分发所述子任务，通过状态共享总线发布智能体状态和子任务状态，并仅在依赖子任务均达到预设完成状态后将当前子任务置为可执行状态；所述原子能力组件采用统一输入输出数据模式封装资产探测工具、漏洞检测工具或受控验证插件，并在隔离执行环境中受限运行。

6.根据权利要求1所述的自动化渗透测试系统，其特征在于，所述授权任务管控层还包括安全约束引擎和高风险操作审批模块；所述安全约束引擎用于以用户角色、目标资源、操作类型和任务上下文形成结构化权限判定对象，并结合目标白名单、禁止操作集合及限速并发策略输出权限校验结果；所述高风险操作审批模块用于在风险等级达到预设审批等级时将对应子任务的任务状态切换为待审批状态，将操作详情、风险等级、影响分析和约束建议写入待审批队列并推送至审批终端，并根据审批终端返回的通过、拒绝或附加条件通过的审批决策，分别将所述子任务恢复为可执行状态、取消所述子任务并触发规避路径重规划，或者将附加约束写入所述子任务后重新执行所述安全约束引擎的校验并在校验通过后恢复所述子任务。

7.根据权利要求1所述的自动化渗透测试系统，其特征在于，所述数据网关用于使任务、子任务、审批和执行结果的状态写操作收敛至统一写接口，并将前序哈希字段与当前审计记录的用户标识、任务标识、路径节点标识、操作类型、资源标识、详情摘要、追踪标识和创建时间中的至少一项按照预设字段顺序进行规范化序列化，通过sha-256安全哈希算法计算当前哈希值并与业务记录在同一事务中持久化；按照预设记录间隔生成包含记录序号和当前哈希值的完整性校验锚点，在进行完整性复核时从距离待校验记录最近的可信校验锚点开始顺序重算后续哈希，以执行增量完整性验证；所述授权任务管控层还用于对所述智能决策层和所述专职智能体进行心跳检测，在连续心跳失败次数达到预设次数时旁路动态路径规划并切换至经预审的固定非破坏性测试模板模式，在智能决策服务恢复后依次通过服务健康校验、知识库连接校验和路径数据模式兼容性校验，并在连续通过预设次数后切回动态路径规划模式。

8.一种基于多智能体协同与多维防幻觉机制的自动化渗透测试方法，其特征在于，包括：获取书面授权范围信息、测试目标信息和操作约束信息，建立测试任务，将待下发测试操作构造成包含目标对象、操作类型、组件标识和任务上下文的权限判定对象并进行授权边界校验；根据所述测试目标信息检索安全知识库，生成由多个路径节点和依赖边构成的候选测试路径，并使每一所述路径节点携带知识证据标识、知识版本、前置状态和预期状态；依次对所述候选测试路径进行知识证据一致性校验、操作规则合规性校验和路径依赖可达性校验，得到经验证测试路径；按照所述经验证测试路径的拓扑依赖关系将其拆解为多个子任务，根据能力标签、健康状态和由智能体运行指标生成的动态负载评分将所述多个子任务分发至能力匹配的专职智能体，在授权边界校验通过后调用原子能力组件执行非破坏性测试操作，并获取实际执行状态和执行证据；从至少两个适用状态维度分别确定归一化差异量并按照策略配置版本中的权重合成所述预期状态与所述实际执行状态之间的执行偏差，在所述执行偏差超过预设偏差阈值时阻断对应路径分支并根据偏差原因重新规划测试路径，在所述执行偏差未超过所述预设偏差阈值时根据多源执行证据进行结果一致性复核；在所述结果一致性复核通过后，经数据网关持久化测试结果和任务状态，将前一审计记录的当前哈希值与当前审计记录的规范化序列化内容拼接后计算当前哈希值以形成审计哈希链，并基于周期性校验锚点对所述审计哈希链执行增量完整性验证。

9.根据权利要求8所述的自动化渗透测试方法，其特征在于，在分发所述子任务之前，还包括根据候选测试路径、操作类型、目标重要度和授权约束确定风险等级，在所述风险等级达到预设审批等级时暂停对应子任务并获取人工审批决策；当所述人工审批决策为附加条件通过时，将审批终端返回的限速条件、并发条件、执行时限或组件版本条件写入所述子任务；并且，周期性获取智能决策服务的心跳状态，在连续心跳失败次数达到预设次数时停止动态路径规划，改为从预置规则库选择与测试目标类型匹配的固定非破坏性测试模板，在智能决策服务恢复且通过健康校验后恢复动态路径规划。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求8或9所述的自动化渗透测试方法。