明焰安全传统模式的挑战
用智能体降低重复分析成本
自动化渗透测试聚焦攻击路径发现中的重复工作，降低对人工逐步分析和工具选择的依赖
人工分析成本高
传统渗透测试需要人工逐步分析攻击路径，执行成本高、效率低。
网络拓扑复杂
面对复杂网络环境，需要持续识别潜在攻击面并判断有效入口。
攻击工具繁杂
攻击武器和利用方式众多，工具选择与执行顺序高度依赖人员经验。
AI 自动化工作流程
从环境侦察到测试报告
多个智能体围绕环境信息、攻击知识和执行反馈协同工作，持续生成并调整测试计划
01
侦察智能体情报收集
收集目标主机环境信息，分析执行结果，并写入环境信息数据库。
02
搜索与规划智能体漏洞分析与规划
查询环境信息，发现潜在攻击面，结合攻击知识生成并排序测试计划。
03
执行智能体执行与报告
在授权范围内尝试执行攻击计划，记录结果并生成渗透测试报告。
攻击知识与执行上下文
为路径规划提供持续更新的攻击知识与环境依据
ATT&CK 攻击技术矩阵
CVE 数据库
执行历史与环境信息
核心能力
围绕攻击路径持续决策
根据环境信息和执行反馈不断更新计划，使侦察、规划、执行和报告形成完整链路
能力 01
环境情报收集
持续收集并整理目标主机的环境信息与执行反馈。
能力 02
潜在攻击面发现
从环境信息中寻找潜在攻击面和可测试程序。
能力 03
高价值目标识别
自动识别高价值目标，为后续测试规划提供依据。
能力 04
攻击路径规划
对攻击步骤和武器库进行规划与建模，形成测试路径。
能力 05
动作优先级排序
根据当前环境和执行结果，智能调整攻击动作优先级。
能力 06
可复现计划与报告
生成可复现的攻击计划，并生成渗透测试报告。
产品原型测试结果
指定靶场环境中的原型验证
以下数据只用于说明当前原型在指定测试环境中的表现，不代表生产环境效果
0
Vulhub 靶场场景
0%
原型测试成功率
约 0 秒
平均攻破时间
约 0%
原型测试误报率
0
Hack The Box 商业靶场测试
技术背书
实战竞赛检验智能体架构
奇盾明焰战队凭借 AI 渗透智能体的创新架构与实战表现，在第二届腾讯云黑客松智能渗透挑战赛中取得成绩。
610
全国参赛队伍
全国第五
决赛成绩
三等奖
赛事奖项