基于对抗性双模型协同的自动化漏洞挖掘方法及系统

本发明公开了一种基于对抗性双模型协同的自动化漏洞挖掘方法及系统，属于网络安全与自动化测试技术领域。本发明方法包括：根据提示符和预设的协议规范，基于攻击向量生成模型生成基础数据包；对生成的基础数据包基于其参数类型执行逻辑变异操作，得到候选攻击向量；采用双流神经网络架构的评估模型对候选攻击向量进行评估，获取综合评分；基于综合评分筛选高分候选向量，并在自动化验证靶场中进行漏洞验证，通过多模态探针自动判定攻击是否成功，输出验证结果；基于验证结果生成反馈信号，对攻击向量生成模型和评估模型进行增量式训练以优化模型参数。本发明还提出了对应该方法的系统。本发明提升了攻击向量的有效命中率、缩短了漏洞发现周期。

《基于对抗性双模型协同的自动化漏洞挖掘方法及系统》是一发明专利，专利号为 202511855994X，当前法律状态为已下证，由电子科技大学提出申请，发明人为邓金城;鲁珂;李晶晶，申请日期为2025-12-10，公开（公告）日期为2026-02-06，国际专利分类号（IPC）为 H04L9/40(2022.01)I;H04L69/06(2022.01)I;G06N3/0455(2023.01)I;G06N3/0475(2023.01)I;G06N3/096(2023.01)I;G06N3/094(2023.01)I，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：网络安全、漏洞挖掘、对抗训练、自动化渗透测试、双模型协同 软件开发 大数据系统。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于对抗性双模型协同的自动化漏洞挖掘方法及系统，属于网络安全与自动化测试技术领域。本发明方法包括：根据提示符和预设的协议规范，基于攻击向量生成模型生成基础数据包；对生成的基础数据包基于其参数类型执行逻辑变异操作，得到候选攻击向量；采用双流神经网络架构的评估模型对候选攻击向量进行评估，获取综合评分；基于综合评分筛选高分候选向量，并在自动化验证靶场中进行漏洞验证，通过多模态探针自动判定攻击是否成功，输出验证结果；基于验证结果生成反馈信号，对攻击向量生成模型和评估模型进行增量式训练以优化模型参数。本发明还提出了对应该方法的系统。本发明提升了攻击向量的有效命中率、缩短了漏洞发现周期。

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