大模型如何赋能 Web 渗透测试？
出处：
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在网络安全领域，漏洞检测是一项至关重要且复杂的工作。随着Web应用规模的扩大和攻击手段的多样化，传统的人工检测方式已难以应对日益增长的安全需求。传统Web安全扫描器依赖预设规则库和模式匹配，难以应对新型漏洞及复杂业务逻辑中的隐性风险，且易产生误报和漏报；人工测试虽能深入分析漏洞，但受限于人力成本高、执行周期长，面对海量代码和频繁更新的应用时效率低下。而大语言模型（LLM）凭借其强大的上下文理解能力，可快速解析业务逻辑、生成针对性测试用例，并模拟多维度攻击路径，显著提升漏洞发现的覆盖率与准确性。通过LLM辅助自动化测试，不仅能弥补传统工具的局限性，还能加速人工复核流程，成为应对现代Web安全挑战的必要补充。本文以web安全渗透利器集成mcp server为基础来进行了此项探索与实践，介绍一种基于cline的自动化漏洞检测方案，通过其MCP Server服务，实现AI模型对BurpSuite工具的智能调度与控制，从而完成高效的Web应用漏洞自动化检测。
