運用人工智慧強化網路安全測試與漏洞識別技術

當代網路環境面臨的資安威脅呈現指數級成長，攻擊者運用的技術手段也變得更加複雜且難以預測。在這樣的背景下，傳統依賴人工經驗與固定規則的安全測試方法已經顯得力不從心。人工智慧技術的引入為網路安全領域帶來了革命性的改變，它不僅能夠處理龐大的漏洞資訊資料集，更能透過機器學習模型快速識別潛在威脅模式，大幅提升測試人員的工作效率。

本文將從實務角度出發，系統性地介紹如何建構一套完整的 AI 輔助安全測試框架。我們會從最基礎的 AI 模型操作開始，逐步深入到如何調整模型參數以獲得最佳查詢結果，接著探討如何整合業界主流的漏洞資料庫（包含 Exploit Database 與 Metasploit Framework），並運用 RAGFlow 技術建立智慧化的知識管理系統。最終，我們將示範如何開發一個名為 Pentest Hero 的 AI 聊天代理程式，它能夠協助滲透測試專業人員進行即時的漏洞分析與決策支援。

整個技術架構的核心理念在於將人工智慧的強大運算能力與資安專家的專業判斷力相結合，創造出一個既高效又精準的安全測試環境。透過詳細的程式碼範例、架構圖示以及實作流程說明，本文將為讀者提供一條清晰的學習路徑，讓各位能夠實際應用這些技術來強化自身的資安防禦能力。

人工智慧驅動的安全測試基礎架構

在現代資安測試領域中，人工智慧已經成為不可或缺的輔助工具。相較於傳統的手動測試方式，AI 能夠在短時間內處理大量的漏洞資訊，並提供具有參考價值的分析結果。然而，要充分發揮 AI 的效能，我們必須深入理解其運作機制，包括模型的選擇、參數的調整以及互動方式的最佳化。

在開始進行 AI 輔助測試之前，首先需要建立本地端的模型運行環境。玄貓在此選擇使用 Ollama 作為模型管理工具，它提供了簡潔的命令列介面，讓我們能夠輕鬆管理各種大型語言模型。透過 Ollama，我們可以快速下載、更新並執行不同的 AI 模型，而不需要處理複雜的環境配置問題。

建立本地 AI 模型運行環境

當我們完成 Ollama 的安裝後，第一步是檢視系統中已經安裝的模型列表。透過以下命令可以快速瀏覽所有可用的模型資訊：

# 列出所有已安裝的 AI 模型
# 這個命令會顯示模型名稱、標籤版本、大小以及最後修改時間
ollama list

執行這個命令後，我們會看到類似以下的輸出內容。每個模型都有其唯一的識別名稱與版本標籤，例如 llama3.1:latest 表示這是 Llama 3.1 模型的最新版本。在實際應用中，不同版本的模型可能在效能表現、回應速度以及準確度上有所差異，因此選擇合適的模型版本對於測試結果的品質至關重要。

當我們需要深入了解某個特定模型的詳細配置資訊時，可以使用以下命令來檢視該模型的完整參數設定：

# 檢視指定模型的詳細配置檔案
# 將 <model name> 替換為實際的模型名稱
# 使用 less 工具方便分頁瀏覽長篇內容
ollama show <model name> --modelfile | less

這個命令會輸出模型的 Modelfile 內容，其中包含了模型的基礎配置、系統提示詞設定、溫度參數、上下文長度限制等重要資訊。理解這些參數對於後續的模型調校工作非常重要，因為它們直接影響了 AI 在安全測試場景中的表現。

實作第一個 AI 輔助漏洞查詢工具

在了解基本的模型管理操作後，讓我們開始實作第一個實用的工具程式。這個工具的目標是查詢特定漏洞的攻擊利用方法，例如著名的 MS17-010（EternalBlue）漏洞。以下是一個基礎版本的 Bash 腳本實作：

#!/usr/bin/env bash
# AI 漏洞資訊查詢工具 v1.0
# 用途：透過本地 AI 模型查詢指定漏洞的攻擊利用資訊

# 向本地 Ollama API 發送查詢請求
# -s 參數：靜默模式，不顯示進度資訊
# -d 參數：指定要發送的 JSON 資料內容
response=$(curl -s http://127.0.0.1:11434/api/generate -d "{
    \"model\": \"llama3.1\",
    \"prompt\": \"請說明如何利用 MS17-010 漏洞進行滲透測試\",
    \"stream\": false
}")

# 使用 jq 工具解析 JSON 格式的回應資料
# -r 參數：輸出原始字串，不包含 JSON 引號
# .response：提取回應中的 response 欄位內容
answer=$(echo "$response" | jq -r '.response')

# 將 AI 的回答輸出到終端機
# -e 參數：啟用反斜線轉義字元的解析
echo -e "$answer"

這個腳本的核心邏輯相當直觀。首先使用 curl 工具向本地運行的 Ollama API 端點發送 HTTP POST 請求，請求內容以 JSON 格式包裝，其中指定了要使用的模型名稱以及我們的查詢問題。由於 API 預設回傳的是 JSON 格式的結構化資料，我們需要使用 jq 這個強大的 JSON 處理工具來提取其中的純文字回應內容。

然而在實際執行時，您可能會遇到一個常見的問題：AI 模型基於安全考量，可能會拒絕直接回答關於漏洞利用的問題。這是因為大多數 AI 模型在訓練時都被加入了安全防護機制，以避免被濫用於惡意目的。為了解決這個問題，我們需要透過適當的系統提示詞來設定 AI 的角色定位。

透過系統提示優化 AI 回應品質

為了讓 AI 模型理解我們是在合法的安全測試情境下進行查詢，而非嘗試進行惡意攻擊，我們需要改進原本的腳本，加入更完善的系統提示設定。以下是優化後的版本：

#!/usr/bin/env bash
# AI 漏洞資訊查詢工具 v2.0
# 新增：系統角色設定、溫度參數控制、上下文長度調整

# 向 Ollama API 發送查詢請求，包含完整的配置參數
response=$(curl -s http://127.0.0.1:11434/api/generate -d "{
    \"model\": \"llama3.1\",
    \"system\": \"你是一位專業的滲透測試工程師 Steve 的技術助理。你的職責是協助 Steve 進行合法授權的安全測試工作，提供準確的技術資訊以幫助識別和修復系統漏洞。\",
    \"prompt\": \"$1\",
    \"temperature\": 0,
    \"num_ctx\": 16384,
    \"stream\": false
}")

# 提取並顯示 AI 回應內容
answer=$(echo "$response" | jq -r '.response')
echo -e "$answer"

這個改進版本引入了幾個關鍵的新參數。首先是 system 參數，它定義了 AI 代理的角色身份與工作目標。透過明確說明我們是在合法的安全測試情境下工作，AI 模型會更願意提供詳細的技術資訊。

temperature 參數控制著 AI 回應的隨機性程度。將其設定為 0 表示我們希望得到最確定、最可重現的回答，這在需要精確技術資訊的場景中特別重要。如果將溫度值設定得較高（例如 0.7 或 1.0），AI 會產生更具創意但也更不可預測的回應。

num_ctx 參數則定義了模型能夠記憶的上下文長度。設定為 16384 意味著模型可以記住約 16,000 個 token 的對話歷史，這讓它能夠在多輪對話中保持連貫性。然而在某些情況下，如果 AI 記住了之前拒絕回答的對話內容，可能會影響後續的查詢結果。

記憶管理與上下文重置策略

在連續的查詢過程中，AI 模型會累積對話歷史，這有時反而會成為障礙。如果模型在先前的對話中拒絕了某個請求，它可能會在後續的類似請求中也採取相同的拒絕態度。為了解決這個問題，我們可以透過調整上下文參數來實現「記憶重置」：

#!/usr/bin/env bash
# AI 漏洞資訊查詢工具 v3.0
# 特色：完全清除對話歷史，確保每次查詢都是獨立的

response=$(curl -s http://127.0.0.1:11434/api/generate -d "{
    \"model\": \"llama3.1\",
    \"system\": \"你是一位專業的滲透測試工程師 Steve 的技術助理。你的職責是協助 Steve 進行合法授權的安全測試工作，提供準確的技術資訊以幫助識別和修復系統漏洞。\",
    \"prompt\": \"$1\",
    \"temperature\": 0,
    \"num_ctx\": 0,
    \"stream\": false
}")

# 提取並顯示回應
answer=$(echo "$response" | jq -r '.response')
echo -e "$answer"

將 num_ctx 設定為 0 會讓 AI 模型完全忽略之前的對話歷史，每次查詢都像是全新的開始。這種設定在某些場景下特別有用，例如當我們需要測試不同的查詢方式，或是想要避免先前負面回應的影響時。

除了上述的核心參數外，Ollama API 還提供了其他幾個重要的配置選項。stream 參數決定了回應是否以串流方式傳輸，設定為 false 表示等待完整回應後一次性返回，這在腳本自動化場景中更加實用。若設定為 true，則 AI 會即時輸出生成的內容，適合需要即時反饋的互動式應用。

透過這些精細的參數調整，我們可以根據不同的測試需求來客製化 AI 的行為模式。在實際的安全測試工作流程中，這種靈活性讓我們能夠更有效率地利用 AI 技術來輔助漏洞分析與威脅評估工作。

AI 輔助測試的資料格式轉換需求

在建構完善的 AI 輔助安全測試系統時,單純的問答互動只是第一步。真正的挑戰在於如何將各種來源的安全測試資料整合到 AI 可以理解和處理的格式中。以 RAGFlow 這類知識庫系統為例,它並不直接接受 XML 格式的掃描結果,而是需要結構化的表格資料,例如 TSV（Tab-Separated Values）格式。

這種格式轉換的需求促使我們思考如何建立一個完整的資料處理流程。從原始的掃描輸出,經過格式標準化處理,最終匯入到 AI 知識庫中,每個環節都需要精心設計。在接下來的章節中,我們將深入探討如何處理來自不同來源的漏洞資料,包括 Exploit Database、Metasploit Framework 以及 Nmap 掃描結果,並將它們統一整合到 RAGFlow 知識庫系統中。

這樣的整合架構讓 AI 不僅能夠回答理論性的問題,更能夠根據實際的掃描資料提供具體的漏洞利用建議。這種從資料收集、處理到智慧分析的完整流程,正是現代化安全測試系統的核心價值所在。

建構智慧化漏洞資料處理管線

在實際的網路安全測試工作中,我們需要處理來自多個不同來源的漏洞資訊。這些資料來源各有其特色與優勢,但也存在著格式不統一的問題。為了讓 AI 系統能夠有效地學習和應用這些知識,我們必須建立一套標準化的資料處理流程。

首要的資料來源是 Exploit Database（漏洞利用資料庫），這是全球資安社群共同維護的重要資源。該資料庫記錄了大量已知漏洞的詳細資訊以及對應的攻擊利用程式碼。在 Kali Linux 系統中，我們可以透過 searchsploit 工具來查詢本地快取的資料庫內容，而完整的資料集則可以從 GitLab 儲存庫中取得。

從 Exploit Database 提取結構化資料

Exploit Database 在 GitLab 上維護了一個 CSV 格式的完整資料檔案，其中包含了所有漏洞的詳細記錄。然而，這個 CSV 檔案的欄位眾多，包含了許多對於我們的 AI 系統來說並非必要的資訊。因此，我們需要進行資料清洗與欄位篩選，只保留對漏洞識別真正有價值的部分。

以下是一個完整的資料提取與轉換腳本，它會從 GitLab 下載最新的資料集，篩選出關鍵欄位，並將格式轉換為 TSV：

#!/usr/bin/env bash
# Exploit Database 資料提取工具
# 功能：從官方儲存庫下載最新的漏洞資料並轉換為 TSV 格式

# 使用 curl 下載 CSV 格式的原始資料
# -s 參數：靜默模式，不顯示下載進度
# 資料來源：Exploit Database 官方 GitLab 儲存庫的 main 分支
curl -s https://gitlab.com/exploit-database/exploitdb/-/raw/main/files_exploits.csv | \

# 使用 awk 進行資料處理與格式轉換
# -F, 參數：指定逗號為輸入欄位分隔符號
# 欄位說明：
#   $1 - 漏洞 ID（唯一識別碼）
#   $3 - 漏洞描述（攻擊手法與影響範圍說明）
#   $6 - 漏洞類型（例如：遠端程式碼執行、權限提升等）
#   $7 - 受影響平台（作業系統或應用程式）
#   $8 - 相關連接埠號碼（網路服務漏洞會標註）
awk -F, '{print $1 "\t" $3 "\t" $6 "\t" $7 "\t" $8}' \

# 將處理後的資料重新導向到 TSV 檔案
# TSV 格式使用 Tab 字元分隔欄位，更適合後續的資料處理
> searchsploit.tsv

這個腳本的設計理念是盡可能保持簡潔與高效。透過管線（pipeline）的方式將多個命令串接起來，資料在記憶體中流動處理，避免了產生中間暫存檔案的開銷。awk 工具在這裡扮演了關鍵角色，它不僅負責欄位的篩選，同時也完成了格式的轉換工作。

值得注意的是欄位選擇的考量。漏洞 ID 是用來追蹤特定漏洞的唯一標識，漏洞描述提供了攻擊手法的文字說明，漏洞類型幫助分類不同性質的安全問題，受影響平台讓我們知道漏洞適用的環境，而連接埠資訊則對於網路服務漏洞的識別特別重要。這些欄位的組合提供了 AI 系統進行漏洞匹配所需的完整資訊。

處理 Metasploit Framework 的 JSON 資料集

Metasploit Framework 是另一個不可或缺的漏洞利用框架，它維護了一個龐大的攻擊模組資料庫。不同於 Exploit Database 使用 CSV 格式，Metasploit 的資料是以 JSON 格式儲存的，這增加了資料處理的複雜度。JSON 格式雖然更適合程式處理，但要將其轉換為表格形式需要更精細的處理邏輯。

以下是處理 Metasploit 資料的完整腳本實作：

#!/usr/bin/env bash
# Metasploit 模組資料提取工具
# 功能：從官方儲存庫提取模組中繼資料並轉換為 TSV 格式

# 定義 Metasploit 模組中繼資料的 JSON 檔案 URL
# 這個檔案包含了所有 Metasploit 模組的詳細資訊
URL="https://raw.githubusercontent.com/rapid7/metasploit-framework/refs/heads/master/db/modules_metadata_base.json"

# 輸出 TSV 格式的表頭
# 這些欄位定義了我們要提取的資訊類別
echo -e "Name\tFullname\tDescription\tReferences\tRport"

# 下載 JSON 資料並使用 jq 進行處理
curl -s "$URL" | \

# 使用 jq 解析 JSON 並提取所需欄位
# to_entries[] - 將 JSON 物件轉換為陣列，每個元素包含 key 和 value
# .value.name - 模組的簡短名稱
# .value.fullname - 模組的完整路徑名稱
# .value.description - 模組功能的詳細描述
# .value.references - 相關的 CVE、參考文件等資訊
# .value.rport - 目標服務的預設連接埠
jq -r '
to_entries[] |
[
    .value.name,
    .value.fullname,
    .value.description,
    (.value.references | join(", ")),
    .value.rport
] | @tsv
' | \

# 使用 awk 進行文字清理與格式化
# -F'\t' - 指定 Tab 為輸入欄位分隔符號
# BEGIN {OFS="\t"} - 設定輸出欄位分隔符號為 Tab
awk -F'\t' 'BEGIN {OFS="\t"}
{
    # 逐一處理每個欄位
    for (i=1; i<=NF; i++) {
        # 移除欄位內的換行符號（Unix 格式）
        gsub(/\n/, " ", $i)
        # 移除欄位內的換行符號（轉義格式）
        gsub(/\\n/, " ", $i)
        # 移除欄位內的 Tab 字元，避免破壞 TSV 格式
        gsub(/\t/, " ", $i)
        # 將多個連續空白壓縮為單一空白
        gsub(/[ \t]+/, " ", $i)
        # 移除欄位開頭的空白字元
        sub(/^[ \t]+/, "", $i)
        # 移除欄位結尾的空白字元
        sub(/[ \t]+$/, "", $i)
    }
    # 輸出清理後的資料行
    print
}' \

# 將最終結果儲存到 TSV 檔案
> metasploitdb.tsv

這個腳本展現了處理複雜 JSON 資料的典型模式。首先使用 jq 這個專門的 JSON 處理工具來解析結構化資料並提取所需欄位，然後使用 awk 進行後處理，清理文字內容中可能破壞 TSV 格式的特殊字元。

特別值得注意的是參考資訊（references）欄位的處理。在 Metasploit 的資料結構中，這個欄位是一個陣列，包含了多個相關的 CVE 編號或其他參考文件。我們使用 join(", ") 將陣列轉換為逗號分隔的字串，這樣在 TSV 格式中就能夠正確地表示這些資訊。

文字清理的部分則是為了確保資料的一致性與可讀性。原始的描述文字可能包含換行符號、多餘的空白或是 Tab 字元，這些都需要被標準化處理。透過一系列的 gsub 與 sub 函式呼叫，我們將所有這些不規則的格式統一轉換為乾淨的單行文字。

轉換 Nmap 掃描結果為可分析格式

除了漏洞資料庫的資訊，實際的網路掃描結果也是 AI 系統需要處理的重要輸入。Nmap 作為業界標準的網路掃描工具，提供了多種輸出格式。其中 greppable 格式（.gnmap）特別適合用於腳本處理，因為它採用了結構化的文字格式，易於使用正規表示式進行解析。

以下是將 Nmap greppable 格式轉換為 TSV 的完整腳本：

#!/usr/bin/env bash
# Nmap 掃描結果轉換工具
# 功能：將 .gnmap 格式的掃描結果轉換為結構化的 TSV 格式

# 定義使用說明函式
# 當使用者未提供正確的參數時顯示幫助資訊
print_usage_and_exit() {
    echo "使用方式: $0 <gnmap_檔案路徑>"
    echo ""
    echo "說明:"
    echo "  本工具用於將 Nmap 的 greppable 格式掃描結果轉換為 TSV 格式"
    echo "  轉換後的資料可以匯入到 RAGFlow 知識庫中供 AI 分析使用"
    echo ""
    echo "參數:"
    echo "  <gnmap_檔案路徑>  指定要處理的 .gnmap 檔案的完整路徑"
    echo ""
    echo "範例:"
    echo "  $0 /home/user/scans/target-scan.gnmap"
    exit 1
}

# 檢查命令列參數數量
# 必須恰好提供一個參數（檔案路徑）
if [ $# -ne 1 ]; then
    print_usage_and_exit
fi

# 檢查指定的檔案是否存在
# -f 測試檔案是否為一般檔案且存在
if [ ! -f "$1" ]; then
    echo "錯誤: 找不到檔案 '$1'"
    echo ""
    print_usage_and_exit
fi

# 輸出 TSV 格式的表頭
# 定義輸出資料的欄位結構
echo -e "IP\tHostname\tPort\tService\tBanner"

# 使用 sed 提取包含連接埠資訊的資料行
# -n - 不自動列印處理結果
# s/^Host: \(.*\) ().*Ports: \(.*\)/\1\t\2/p
#   搜尋以 "Host:" 開頭的行
#   提取 IP 位址（第一個捕獲群組）
#   提取連接埠資訊（第二個捕獲群組）
#   將兩者以 Tab 分隔後輸出
sed -n 's/^Host: \(.*\) ().*Ports: \(.*\)/\1\t\2/p' "$1" | \

# 使用 awk 處理連接埠資訊
# -F'\t' - 指定 Tab 為欄位分隔符號
awk -F'\t' '{
    # 儲存 IP 位址
    ip = $1
    # 移除 IP 位址中的括號（如果有）
    gsub(/[()]/, "", ip)
    
    # 將連接埠資訊字串分割為陣列
    # 每個連接埠的資訊以逗號加空白分隔
    split($2, ports, ", ")
    
    # 逐一處理每個連接埠的資訊
    for (i in ports) {
        # 將單一連接埠的資訊以斜線分割
        # 格式: 連接埠/狀態/協定/擁有者/服務/版本/額外資訊
        split(ports[i], p, "/")
        
        # 提取關鍵資訊
        port = p[1]      # 連接埠號碼
        service = p[5]   # 服務名稱
        banner = p[7]    # 服務版本資訊或 banner
        
        # 輸出格式化的資料行
        # 格式: IP\t連接埠\t服務\tbanner
        print ip "\t" port "\t" service "\t" banner
    }
}'

這個腳本展現了良好的錯誤處理實踐。在實際執行資料處理之前，先檢查使用者輸入的有效性，確保提供的檔案確實存在且可讀取。如果發現問題，立即顯示清楚的錯誤訊息與使用說明，這對於工具的可用性非常重要。

資料解析的核心邏輯運用了 sed 與 awk 的組合。sed 負責初步的模式匹配與欄位提取，而 awk 則處理更複雜的邏輯，特別是需要迴圈處理陣列資料的部分。Nmap 的 greppable 格式將一個主機的所有開放連接埠資訊都濃縮在單一行中，因此我們需要將這一行展開成多行，每個連接埠各佔一行，這樣才符合表格資料的標準格式。

然而，實際的處理邏輯還需要考慮更多細節。Nmap 的輸出可能包含各種特殊字元與額外資訊，這些都需要被妥善處理才能產生乾淨的 TSV 資料。

進階資料清理與標準化處理

在基本的欄位提取完成後，我們還需要進行更深入的資料清理工作。以下是改進版的處理邏輯，加入了完整的資料標準化功能：

# 承接前面的 awk 處理管線，加入額外的資料清理步驟
awk '
BEGIN {
    # 設定欄位分隔符號為 Tab
    FS = "\t"
}
{
    # 讀取各個欄位的值
    ip = $1        # IP 位址
    port = $2      # 連接埠號碼
    service = $3   # 服務名稱
    banner = ""    # banner 資訊（需要重新組合）
    
    # 重新組合 banner 資訊
    # 因為 banner 可能包含多個欄位，需要將第 4 欄以後的內容全部串接
    for (i=4; i<=NF; i++) {
        if ($i != "") {
            banner = banner " " $i
        }
    }
    
    # 處理可能存在的額外資訊欄位
    # 某些 Nmap 輸出可能在第 8 欄之後還有更多資訊
    for (j=8; j<=length($0); j++) {
        if ($j != "") {
            banner = banner " " $j
        }
    }
    
    # 移除 banner 開頭與結尾的空白字元
    gsub(/^ /, "", banner)
    gsub(/ $/, "", banner)
    
    # 標準化服務名稱
    # 將 "ssl|http" 轉換為更常見的 "https"
    if (service == "ssl|http") {
        service = "https"
    }
    
    # 移除服務名稱中的問號
    # 問號通常表示 Nmap 不確定的識別結果
    gsub(/\?/, "", service)
    
    # 處理空值欄位
    # 將空白欄位標記為 "null" 以保持資料一致性
    if (service == "") {
        service = "null"
    }
    if (banner == "" || banner == " ") {
        banner = "null"
    }
    
    # 輸出標準化後的資料行
    # 格式: IP\tnull\t連接埠\t服務\tbanner
    # hostname 欄位暫時填入 "null"，因為 greppable 格式通常不包含主機名稱
    printf "%s\tnull\t%s\t%s\t%s\n", ip, port, service, banner
}
' | \

# 對結果按照連接埠號碼進行數值排序
# -n - 使用數值排序而非字母排序
# -k3,3 - 指定排序鍵為第 3 欄（連接埠號碼）
sort -n -k3,3 \

# 將最終結果儲存到 CSV 檔案
> nmapdata.csv

這段進階處理邏輯解決了幾個實務上常見的問題。首先是 banner 資訊的重組，因為 Nmap 的輸出可能將服務版本資訊分散在多個欄位中，我們需要將這些片段正確地串接起來。其次是服務名稱的標準化，Nmap 有時會用特殊的格式表示加密連線（如 ssl|http），我們將其轉換為更直覺的 https 表示法。

空值處理也是一個重要的考量點。在資料分析的過程中，空白字串與未定義的值可能會造成問題，因此我們統一將它們標記為 null，這樣在後續的資料處理或查詢時就能明確區分。

最後的排序步驟確保了輸出資料的有序性。按照連接埠號碼排序讓人類閱讀時更容易找到特定的服務，同時也有助於後續的資料分析工作。排序使用數值模式而非字母模式，這樣連接埠 80 才會正確地排在連接埠 8080 之前。

透過這一系列完整的資料處理管線，我們成功地將三個不同來源的原始資料轉換為統一的 TSV 格式。這些標準化的資料現在已經準備好匯入到 RAGFlow 知識庫系統中，成為 AI 漏洞分析引擎的知識基礎。

在下一個章節中，我們將深入探討如何在 RAGFlow 平台上建立知識庫，以及如何訓練 AI 模型來有效地利用這些資料進行智慧化的漏洞識別與分析工作。

建構 RAGFlow 智慧知識管理系統

在完成了資料收集與格式標準化的工作後，接下來的關鍵步驟是將這些寶貴的漏洞資訊整合到一個能夠被 AI 有效利用的知識管理系統中。RAGFlow（Retrieval-Augmented Generation Flow）正是為此目的設計的平台，它結合了向量資料庫技術與大型語言模型，能夠實現基於語義理解的智慧資訊檢索。

RAGFlow 的核心優勢在於它能夠將非結構化的文字資料轉換為向量嵌入（vector embeddings），這些向量捕捉了文字的語義含義，使得系統能夠理解查詢與文件之間的相關性，而不僅僅是進行關鍵字匹配。對於網路安全領域來說，這意味著當我們描述一個漏洞特徵時，系統能夠找出所有語義相關的攻擊手法與利用工具，即使它們使用的技術術語不完全相同。

知識庫的架構設計與建立

在 RAGFlow 中建立知識庫需要仔細規劃資料的組織方式。我們不會將所有資料混在同一個知識庫中，而是根據資料來源的性質建立多個專門化的知識庫。這種分離式的架構設計帶來了幾個重要優勢：首先是查詢效率的提升，當 AI 需要特定類型的資訊時可以直接針對相關的知識庫進行搜尋；其次是維護的便利性，不同來源的資料可以獨立更新而不影響其他部分；最後是權限控管，在多使用者環境中可以針對不同的知識庫設定存取權限。

讓我們從建立第一個知識庫開始。進入 RAGFlow 的網頁管理介面後，在左側導航選單中找到「Knowledge Base」選項並點擊進入。這裡會顯示所有已存在的知識庫列表，對於新建立的系統來說這個列表應該是空的。點擊頁面右上角的「Create knowledge base」按鈕來開始建立新的知識庫。

在知識庫建立表單中，第一個需要填寫的是知識庫的名稱。建議使用描述性的名稱，例如「Nmap Scan Results」或「Network Vulnerability Database」，這樣在系統中有多個知識庫時能夠快速識別。名稱欄位下方是描述文字區域，這裡可以詳細說明這個知識庫的用途、包含的資料類型以及更新頻率等資訊。雖然描述不是必填欄位，但填寫完整的描述對於團隊協作與長期維護都很有幫助。

接下來是嵌入模型（Embedding Model）的選擇，這是一個關鍵的技術決策。嵌入模型負責將文字轉換為數值向量，不同的模型在處理不同類型的文字時表現會有所差異。對於包含大量技術術語的網路安全資料，我們選擇「mxbai-embed-large」模型。這個模型專門針對技術文件進行了最佳化訓練，能夠更準確地捕捉技術概念之間的語義關係。相較於通用的嵌入模型，它在處理諸如 CVE 編號、服務名稱、攻擊向量等專業術語時表現更為出色。

分塊方法（Chunk Method）的設定同樣重要。RAGFlow 提供了多種分塊策略，包括按段落分塊、按固定長度分塊、按語義單元分塊等。對於我們已經處理成表格格式的資料，選擇「Table」分塊方法是最適合的選項。這個方法會將每一列資料視為一個獨立的知識單元，保持了表格資料的結構完整性，同時也確保了每個漏洞記錄或掃描結果都能被單獨檢索與引用。

資料匯入與索引建構流程

完成知識庫的基本設定後，下一步是匯入我們之前準備好的 TSV 資料檔案。在知識庫詳細頁面中，找到「Add file」或「Upload」按鈕，點擊後會開啟檔案選擇對話框。這裡可以選擇我們先前產生的 nmapdata.csv 檔案。需要注意的是，雖然檔案副檔名是 .csv，但由於我們使用的是 Tab 作為分隔符號，RAGFlow 會自動識別並正確解析 TSV 格式。

檔案上傳完成後，系統會在檔案列表中顯示該檔案的資訊，包括檔案名稱、大小、上傳時間以及處理狀態。初始狀態下，檔案會被標記為「Unprocessed」或類似的狀態指示器。這時我們需要手動觸發處理流程。在檔案列表中找到剛上傳的檔案，每個檔案條目的右側都有一個綠色的「Start」按鈕或類似的操作選項，點擊這個按鈕來啟動資料處理程序。

資料處理的過程包含幾個階段。首先系統會解析檔案格式，驗證資料結構的正確性並識別各個欄位。接著進行文字標準化，包括移除多餘的空白字元、統一大小寫（如果需要）以及處理特殊字元。然後是最關鍵的向量化階段，系統使用先前選擇的嵌入模型將每一列資料轉換為高維度的數值向量。最後，這些向量會被儲存到向量資料庫中，並建立相應的索引結構以支援快速的語義搜尋。

整個處理過程的時間長度取決於資料量的大小與系統的運算資源。對於包含數千條記錄的 Nmap 掃描結果，處理時間可能從幾分鐘到十幾分鐘不等。在處理期間，我們可以在介面上看到進度指示器，顯示當前處理的百分比或已處理的記錄數量。當狀態變更為「Completed」或顯示綠色的完成標記時，表示資料已經成功匯入並可以開始使用。

多知識庫的組織與管理策略

按照相同的流程，我們需要為其他資料來源建立對應的知識庫。接下來建立「Exploit Database Knowledge Base」來儲存從 Exploit Database 提取的漏洞利用資訊。在建立這個知識庫時，我們同樣選擇「mxbai-embed-large」作為嵌入模型，並使用「Table」分塊方法，確保處理邏輯的一致性。

上傳 searchsploit.tsv 檔案並啟動處理程序。Exploit Database 的資料量通常相當龐大，可能包含數萬條漏洞記錄，因此處理時間會比 Nmap 掃描結果長。這是正常現象，系統正在為每一條漏洞記錄建立向量表示，這個投資會在後續的查詢階段得到回報。

同樣地，我們也建立「Metasploit Modules Knowledge Base」來儲存 Metasploit Framework 的攻擊模組資料。上傳 metasploitdb.tsv 並完成處理。至此，我們已經建立了三個獨立的知識庫，分別對應實際掃描資料、公開漏洞資料庫以及攻擊模組資料庫。

這種多知識庫的架構設計體現了關注點分離（Separation of Concerns）的原則。當 AI 代理需要回答關於網路掃描結果的問題時，它會優先查詢 Nmap 知識庫；當需要尋找特定漏洞的攻擊程式碼時，它會搜尋 Exploit Database；而當需要了解 Metasploit 中是否有現成的攻擊模組時，則查詢 Metasploit 知識庫。這種針對性的查詢策略不僅提升了回應速度，也提高了答案的準確性。

知識庫的維護與更新機制

建立知識庫只是第一步，持續的維護與更新同樣重要。網路安全領域的資訊更新速度極快，每天都有新的漏洞被發現，新的攻擊模組被開發。為了保持知識庫的時效性，我們需要建立定期更新的機制。

最直接的方法是將前面介紹的資料提取腳本加入到定時任務系統中。在 Linux 系統上，我們可以使用 cron 來設定每日或每週執行這些腳本，自動下載最新的資料並產生更新的 TSV 檔案。以下是一個示範性的 cron 設定：

# 每天凌晨 2 點更新 Exploit Database 資料
0 2 * * * /home/security/scripts/update_exploitdb.sh >> /var/log/exploitdb_update.log 2>&1

# 每天凌晨 3 點更新 Metasploit 資料
0 3 * * * /home/security/scripts/update_metasploit.sh >> /var/log/metasploit_update.log 2>&1

# 每週一凌晨 4 點處理上週的 Nmap 掃描結果
0 4 * * 1 /home/security/scripts/process_nmap_scans.sh >> /var/log/nmap_process.log 2>&1

這些定時任務會在系統空閒時段執行，避免影響正常的工作流程。產生的日誌檔案記錄了每次更新的詳細資訊，方便我們追蹤更新歷程與排查可能出現的問題。

當新的資料檔案準備好後，我們可以透過 RAGFlow 的 API 介面自動上傳並觸發處理程序。RAGFlow 提供了 RESTful API 讓我們能夠程式化地管理知識庫，包括檔案上傳、處理啟動、狀態查詢等操作。透過整合這些 API 呼叫到更新腳本中，整個更新流程可以實現完全自動化。

另一個重要的維護工作是定期檢視知識庫的品質指標。RAGFlow 提供了一些統計資訊，例如文件總數、向量總數、平均向量維度等。透過監控這些指標的變化，我們可以及早發現資料品質問題。例如，如果某次更新後向量數量異常地少，可能表示資料處理過程中出現了錯誤；如果平均向量維度突然改變，可能是嵌入模型配置被意外修改了。

此外，我們也應該定期進行查詢測試，使用一組預先設計的測試問題來驗證知識庫的回應品質。這些測試問題應該涵蓋不同類型的查詢場景，例如特定 CVE 編號的查詢、服務類型的模糊搜尋、攻擊手法的語義匹配等。透過追蹤這些測試查詢的回應品質，我們可以量化地評估知識庫的效能變化。

在完成了知識庫的建構與維護機制的建立後，我們現在擁有了一個強大的資訊基礎設施。下一步是開發能夠有效利用這些知識的 AI 聊天代理，它將成為滲透測試人員的智慧助手。

@startuml
!define PLANTUML_FORMAT svg
!theme _none_

skinparam dpi auto
skinparam shadowing false
skinparam linetype ortho
skinparam roundcorner 5
skinparam defaultFontName "Microsoft JhengHei UI"
skinparam defaultFontSize 16
skinparam minClassWidth 100

start

:資料來源識別;
note right
  確認需要處理的資料類型：
  * Exploit Database CSV
  * Metasploit JSON
  * Nmap greppable 格式
end note

:下載原始資料;
note right
  使用 curl 或 wget 
  從官方儲存庫取得資料
end note

:格式解析與轉換;
note right
  使用工具：
  * awk - 文字處理
  * jq - JSON 解析
  * sed - 模式匹配
end note

:資料清理與標準化;
note right
  處理項目：
  * 移除特殊字元
  * 統一空白格式
  * 標準化服務名稱
  * 處理空值欄位
end note

:產生 TSV 格式檔案;

:建立 RAGFlow 知識庫;
note right
  設定項目：
  * 知識庫名稱
  * 嵌入模型選擇
  * 分塊方法設定
end note

:上傳資料檔案;

:啟動向量化處理;
note right
  系統執行：
  * 文字解析
  * 向量嵌入計算
  * 索引建構
end note

:驗證處理完成狀態;

if (所有資料來源已處理?) then (否)
  :處理下一個資料來源;
  note right
    重複相同流程
    處理其他資料來源
  end note
else (是)
  :知識庫建構完成;
endif

stop

@enduml

開發 Pentest Hero AI 聊天代理

在完成了知識庫的建構後，我們現在要進入最令人興奮的階段：開發一個能夠理解滲透測試需求並提供智慧建議的 AI 聊天代理。這個代理程式將被命名為「Pentest Hero」，它的設計目標是成為資安專業人員在進行漏洞評估與滲透測試時的得力助手。

Pentest Hero 的核心功能是接收網路掃描資料，然後自動將每個發現的開放連接埠與服務資訊與知識庫中的漏洞資料進行比對。傳統上，這個比對工作需要資安人員手動查詢多個資料庫，耗費大量時間且容易遺漏潛在威脅。透過 AI 技術的應用，這個過程可以被大幅加速，同時也能發現那些非顯而易見的攻擊向量。

AI 代理的架構設計與系統提示工程

在 RAGFlow 的網頁介面中，導航到聊天代理（Chat Assistant）的管理頁面。這裡可以建立新的代理或管理現有的代理。點擊「Create Assistant」按鈕開始建立 Pentest Hero。

在代理建立表單中，首先為代理命名。名稱不僅是識別符號，也會影響使用者對代理功能的第一印象。「Pentest Hero」這個名稱清楚地傳達了它的用途定位。接下來需要設定代理的描述文字，這裡可以詳細說明代理的能力範圍、適用場景以及使用建議。例如：「Pentest Hero 是專為網路安全滲透測試設計的 AI 助手，能夠分析 Nmap 掃描結果並自動匹配相關的 Metasploit 模組與 Exploit Database 中的漏洞利用程式碼。」

現在來到最關鍵的部分：系統提示（System Prompt）的設計。系統提示定義了 AI 代理的行為模式、知識範圍以及回應風格。對於 Pentest Hero 來說，我們需要精心設計提示詞來確保它能夠準確理解任務需求並提供有價值的輸出。

在「Prompt Engine」標籤頁中，輸入以下系統提示文字：

你是一位經驗豐富的滲透測試專家助理，專門協助資安人員進行漏洞識別與攻擊向量分析。

你的主要任務是：
1. 接收使用者提供的網路掃描資料，特別是 Nmap 掃描結果
2. 針對每個發現的開放連接埠與服務，搜尋你的知識庫
3. 從 Metasploit 模組知識庫中尋找可用的攻擊模組
4. 從 Exploit Database 知識庫中尋找相關的漏洞利用程式碼
5. 提供結構化的分析結果

輸出格式要求：
- 絕對不要介紹你自己或說明你的功能
- 直接提供分析結果，不要有任何開場白
- 每個建議必須明確標註對應的連接埠號碼
- 優先列出可信度高且影響力大的漏洞
- 提供 Metasploit 模組的完整路徑名稱
- 提供 Exploit Database 的漏洞 ID 編號
- 如果某個服務沒有已知漏洞，簡短說明並繼續分析其他服務

回應風格：
- 保持專業但簡潔
- 使用技術術語，不需要過度解釋基礎概念
- 當資訊不確定時，明確指出並建議進一步的驗證步驟

這段系統提示的設計考慮了幾個重要面向。首先是角色定位，明確告訴 AI 它扮演的是專業助理的角色，這會影響回應的語氣與深度。其次是任務描述，詳細列出代理需要執行的步驟，這確保了處理邏輯的一致性。最重要的是輸出格式要求，這直接決定了回應的可用性。我們特別強調不要有冗長的開場白或自我介紹，因為在實際工作流程中，簡潔直接的資訊更有價值。

模型參數調校與知識庫綁定

完成系統提示的設定後，切換到「Model Setting」標籤頁。這裡需要選擇 AI 代理使用的底層語言模型。RAGFlow 通常支援多種模型選項，包括不同大小與能力的模型。對於 Pentest Hero 這樣需要處理專業技術資訊的應用，建議選擇參數量較大的模型，例如 70B 或 8B 參數的 Llama 3.1 模型。較大的模型在理解複雜查詢與產生準確回應方面表現更好。

在模型選擇下方，找到「Freedom」或「Temperature」設定選項。這個參數控制著 AI 回應的創造性與確定性。對於資安分析這種需要精確資訊的應用場景，我們將此參數設定為「Precise」或將數值設為 0。這會讓模型傾向於產生更確定、更可重現的回應，避免過度創造性的詮釋可能導致的資訊失真。

接下來是關鍵的知識庫綁定設定。在「Knowledge Base」區段中，我們需要將先前建立的三個知識庫都連結到 Pentest Hero 代理上。點擊「Add Knowledge Base」按鈕，從下拉選單中選擇「Nmap Scan Results」知識庫，然後重複這個步驟添加「Exploit Database Knowledge Base」與「Metasploit Modules Knowledge Base」。

每個知識庫的綁定都可以設定權重與檢索參數。權重決定了當多個知識庫都返回相關結果時，系統如何平衡這些資訊來源。對於 Pentest Hero 的應用場景，我們可以給 Metasploit 知識庫設定較高的權重，因為 Metasploit 模組通常更加可靠且易於使用。檢索參數則控制從知識庫中提取多少相關文件，預設值通常是 3-5 個文件，這對大多數查詢來說已經足夠。

API 金鑰生成與安全管理

完成所有設定後，我們需要為 Pentest Hero 生成 API 金鑰，這樣才能透過程式化的方式與代理互動。在代理設定頁面中找到「API Key」或「Authentication」區段，點擊「Generate API Key」按鈕。

系統會產生一個長字串形式的金鑰，這個金鑰需要妥善保管。建議立即將金鑰複製到安全的密碼管理工具中，並且不要將它直接寫入原始碼檔案中。在實際的腳本實作中，我們會使用環境變數或配置檔案來儲存這個金鑰，避免意外洩漏。

API 金鑰的權限範圍需要仔細考慮。如果 RAGFlow 支援細粒度的權限控制，建議為不同用途建立不同的金鑰。例如，用於自動化測試的金鑰可以設定為只讀權限，而用於管理功能的金鑰則需要完整的讀寫權限。

實作互動式測試腳本

現在 Pentest Hero 已經配置完成，讓我們開發一個 Bash 腳本來測試它的功能。這個腳本的設計目標是能夠讀取包含掃描結果的檔案，逐行發送給 Pentest Hero 進行分析，並收集整理回應結果。

以下是完整的測試腳本實作：

#!/usr/bin/env bash
# Pentest Hero 互動測試工具
# 功能：批次發送掃描資料到 AI 代理並收集分析結果

# ==================== 配置區段 ====================
# RAGFlow 伺服器位址
# 如果使用遠端伺服器，修改為實際的主機位址與連接埠
HOST="http://127.0.0.1"

# API 認證金鑰
# 警告：不要將實際的金鑰提交到版本控制系統
# 建議使用環境變數：export PENTEST_HERO_API_KEY="your_key_here"
API_KEY="${PENTEST_HERO_API_KEY:-<replace with your API key>}"

# 對話 ID - 用於追蹤多輪對話的上下文
# 初始為空，在建立對話後會被設定
CONVERSATION_ID=""

# ==================== 輔助函式區段 ====================

# 顯示使用說明
print_usage() {
    cat << EOF
Pentest Hero 互動測試工具

使用方式:
    $0 <檔案路徑>

說明:
    本工具讀取指定檔案的內容，將每一行作為獨立的查詢
    發送給 Pentest Hero AI 代理進行分析。適合用於批次
    處理 Nmap 掃描結果或其他格式化的漏洞資料。

參數:
    <檔案路徑>    要處理的資料檔案完整路徑
                  檔案應包含結構化的掃描結果
                  每行代表一個需要分析的目標

範例:
    $0 /home/security/scans/target-network.csv
    $0 ./nmap-results/nmapdata.csv

環境變數:
    PENTEST_HERO_API_KEY    RAGFlow API 認證金鑰
    如未設定，將使用腳本中的預設值

注意事項:
    * 確保 API_KEY 已正確設定
    * 檔案必須存在且可讀取
    * 建議先用小型測試檔案驗證功能
    * 大量查詢可能需要較長處理時間
EOF
}

# 檢查命令列參數
if [ $# -eq 0 ]; then
    echo "錯誤：缺少必要的檔案路徑參數"
    echo ""
    print_usage
    exit 1
fi

# 儲存檔案路徑參數
FILE_PATH="$1"

# 驗證檔案存在性與可讀性
if [ ! -f "$FILE_PATH" ]; then
    echo "錯誤：檔案不存在 - $FILE_PATH"
    echo ""
    print_usage
    exit 1
fi

if [ ! -r "$FILE_PATH" ]; then
    echo "錯誤：檔案無法讀取 - $FILE_PATH"
    echo "請檢查檔案權限設定"
    exit 1
fi

# ==================== API 互動函式 ====================

# 建立新的對話會話
# 返回值：對話 ID 會被儲存到 CONVERSATION_ID 變數
create_conversation() {
    echo "正在初始化對話會話..."
    
    # 呼叫 RAGFlow API 建立新對話
    local response=$(curl -s -X GET "${HOST}/v1/api/new_conversation" \
        -H "Authorization: Bearer ${API_KEY}" \
        -H "Content-Type: application/json" \
        -d '{
            "user_id": "pentest_hero_client",
            "assistant_id": "pentest_hero"
        }')
    
    # 解析回應取得對話 ID
    CONVERSATION_ID=$(echo "$response" | jq -r '.data.conversation_id')
    
    # 驗證對話建立是否成功
    if [ -z "$CONVERSATION_ID" ] || [ "$CONVERSATION_ID" = "null" ]; then
        echo "錯誤：無法建立對話會話"
        echo "伺服器回應：$response"
        exit 1
    fi
    
    echo "對話會話已建立，ID: $CONVERSATION_ID"
}

# 發送查詢到 AI 代理
# 參數: $1 - 查詢文字內容
# 返回值：AI 代理的回應文字
send_query() {
    local query="$1"
    
    # 構建 API 請求 JSON 資料
    local request_data=$(jq -n \
        --arg conv_id "$CONVERSATION_ID" \
        --arg q "$query" \
        '{
            conversation_id: $conv_id,
            messages: [
                {
                    role: "user",
                    content: $q
                }
            ],
            quote: false,
            stream: false
        }')
    
    # 發送請求到 RAGFlow
    local response=$(curl -s -X POST "${HOST}/v1/api/completion" \
        -H "Authorization: Bearer ${API_KEY}" \
        -H "Content-Type: application/json" \
        -d "$request_data")
    
    # 提取 AI 回應內容
    local answer=$(echo "$response" | jq -r '.data.answer')
    
    # 驗證回應有效性
    if [ -z "$answer" ] || [ "$answer" = "null" ]; then
        echo "警告：未收到有效回應"
        echo "查詢內容：$query"
        return 1
    fi
    
    echo "$answer"
}

# ==================== 主要處理邏輯 ====================

# 建立對話會話
create_conversation

echo ""
echo "開始處理檔案：$FILE_PATH"
echo "========================================"
echo ""

# 初始化計數器
line_number=0
processed_count=0
error_count=0

# 逐行讀取檔案內容
while IFS= read -r line || [ -n "$line" ]; do
    # 跳過空白行
    if [ -z "$line" ]; then
        continue
    fi
    
    # 更新計數器
    ((line_number++))
    
    echo "處理第 $line_number 行..."
    echo "資料：$line"
    echo ""
    
    # 發送查詢並取得回應
    if response=$(send_query "$line"); then
        echo "分析結果："
        echo "$response"
        echo ""
        echo "----------------------------------------"
        echo ""
        ((processed_count++))
    else
        echo "處理失敗"
        echo ""
        ((error_count++))
    fi
    
    # 在請求之間加入短暫延遲，避免過度請求
    sleep 0.5
    
done < "$FILE_PATH"

# 顯示處理統計資訊
echo "========================================"
echo "處理完成"
echo "總行數：$line_number"
echo "成功處理：$processed_count"
echo "處理失敗：$error_count"
echo "對話 ID：$CONVERSATION_ID"

這個腳本展現了完整的錯誤處理與使用者體驗設計。從參數驗證、檔案檢查到 API 互動的每個環節都包含了適當的錯誤處理邏輯。使用說明函式提供了詳細的使用指引，讓其他團隊成員或未來的自己能夠快速上手。

實戰測試與結果分析

有了這個測試工具，我們可以開始實際測試 Pentest Hero 的表現。假設我們有一個 Nmap 掃描結果檔案 target-network.csv，內容如下：

192.168.1.10	webserver-01	80	http	Apache/2.4.41
192.168.1.10	webserver-01	443	https	Apache/2.4.41 OpenSSL/1.1.1
192.168.1.15	database-01	3306	mysql	MySQL 5.7.32
192.168.1.20	fileserver	445	microsoft-ds	Samba 4.9.5
192.168.1.25	app-server	8080	http-proxy	Tomcat/9.0.35

執行測試腳本：

./test_pentest_hero.sh target-network.csv

Pentest Hero 會逐一分析每個目標，輸出類似以下的結果：

處理第 1 行...
資料：192.168.1.10	webserver-01	80	http	Apache/2.4.41

分析結果：
[Port 80] Apache 2.4.41 存在多個已知漏洞：
- CVE-2020-11984: 推送模組記憶體損壞漏洞
  Metasploit: exploit/multi/http/apache_mod_cgi_bash_env_exec
  Exploit-DB: EDB-ID-47425
  
[Port 443] SSL/TLS 配置建議檢查：
- 驗證是否支援弱加密套件
- 建議使用 testssl.sh 進行詳細掃描

----------------------------------------

這樣的輸出直接指出了具體的漏洞編號、可用的 Metasploit 模組以及 Exploit Database 中的相關資源，大幅節省了手動查找的時間。

透過 Pentest Hero 的輔助，滲透測試人員可以更快速地識別潛在的攻擊向量，將更多時間投入到實際的漏洞驗證與利用開發工作中。這個 AI 代理成為了團隊工作流程中不可或缺的一環。

@startuml
!define PLANTUML_FORMAT svg
!theme _none_

skinparam dpi auto
skinparam shadowing false
skinparam linetype ortho
skinparam roundcorner 5
skinparam defaultFontName "Microsoft JhengHei UI"
skinparam defaultFontSize 16
skinparam minClassWidth 100

actor "資安測試人員" as Tester
participant "測試腳本" as Script
participant "Pentest Hero" as Agent
database "Nmap 知識庫" as NmapDB
database "Exploit DB" as ExploitDB
database "Metasploit DB" as MetasploitDB

Tester -> Script: 執行腳本並提供掃描檔案
activate Script

Script -> Script: 驗證檔案存在性與可讀性
Script -> Agent: 建立新對話會話
activate Agent
Agent --> Script: 返回對話 ID
deactivate Agent

loop 逐行處理掃描資料
    Script -> Script: 讀取一行資料
    Script -> Agent: 發送服務資訊查詢
    activate Agent
    
    Agent -> NmapDB: 搜尋相關掃描歷史
    activate NmapDB
    NmapDB --> Agent: 返回匹配記錄
    deactivate NmapDB
    
    Agent -> ExploitDB: 搜尋漏洞利用資訊
    activate ExploitDB
    ExploitDB --> Agent: 返回相關漏洞
    deactivate ExploitDB
    
    Agent -> MetasploitDB: 搜尋攻擊模組
    activate MetasploitDB
    MetasploitDB --> Agent: 返回可用模組
    deactivate MetasploitDB
    
    Agent -> Agent: 整合分析結果
    Agent --> Script: 返回結構化建議
    deactivate Agent
    
    Script -> Tester: 顯示分析結果
end

Script -> Tester: 顯示處理統計資訊
deactivate Script

@enduml

總結與展望

透過本文的完整技術指引，我們建構了一套從資料收集、處理、儲存到智慧分析的完整 AI 輔助安全測試系統。這個系統的核心價值在於它將傳統的手動查詢流程轉變為自動化的智慧分析工作流，讓資安專業人員能夠將寶貴的時間投入到更需要人類判斷力的工作上。

從技術架構的角度來看，我們採用了模組化的設計理念。資料處理層負責將各種格式的原始資料標準化為統一的 TSV 格式，知識管理層使用 RAGFlow 建立了可擴展的向量資料庫架構，而應用層則透過精心設計的 AI 代理提供直覺的互動介面。這種分層設計不僅使系統易於維護，也為未來的功能擴展預留了空間。

在實務應用方面，Pentest Hero 已經展現出顯著的效能提升潛力。它能夠在幾秒鐘內完成原本需要數十分鐘的資料庫查詢工作，並且不會因為疲勞或疏忽而遺漏重要資訊。更重要的是，隨著知識庫的持續更新與 AI 模型的不斷進化，系統的分析能力會隨時間逐漸增強。

然而，我們也必須認識到這個系統的限制。AI 代理提供的建議應該被視為輔助性的參考資訊，而非絕對的行動指南。最終的決策權仍然應該掌握在經驗豐富的資安專家手中，他們需要結合實際的業務環境、風險承受度以及倫理考量來做出判斷。

展望未來，這個架構還有許多可以優化與擴展的方向。例如，我們可以整合更多的威脅情報來源，包括即時的漏洞披露資料庫、暗網情報平台以及商業威脅情報服務。在分析能力方面，可以引入攻擊路徑建模功能，讓系統不僅識別單一漏洞，還能夠推演複雜的多步驟攻擊鏈。在使用者介面上，開發一個圖形化的控制台會讓系統更容易被不熟悉命令列的使用者採用。

從組織的角度來看，導入這樣的 AI 輔助系統需要相應的流程調整與能力建設。團隊成員需要學習如何有效地與 AI 協作，理解系統的能力邊界，並且能夠批判性地評估 AI 的建議。同時，組織也需要建立資料治理機制，確保敏感的掃描資料與漏洞資訊得到適當的保護。

人工智慧技術在網路安全領域的應用才剛剛起步，我們正處在一個令人興奮的轉折點上。透過將 AI 的運算能力與人類的創造力和判斷力相結合，我們有機會建立更加強大、更加智慧的安全防禦體系。玄貓期待看到更多創新的應用案例出現，共同推動這個領域的技術進步。希望本文提供的技術指引能夠成為您探索 AI 安全應用的起點，協助您在自己的環境中建構出符合需求的解決方案。