自动化渗透测试平台产品系统

待解决的产品问题
当前，作为识别安全漏洞核心手段的渗透测试，仍主要依赖人工方式，存在两大突出问题：
1. 对人员高度依赖：测试效果取决于个人知识与经验，难以保证对复杂系统中各类漏洞的全面覆盖。
2.效率低下：面对组件繁多、脆弱点隐蔽的电力物联网，人工逐点排查耗费大量时间和人力，无法满足快速发现与处置漏洞的需求。

行业场景与业务背景
电力行业需要制定并部署全面的安全防护措施。渗透测试是其中的关键方法，有助于识别和修复漏洞，减少安全事件。然而，目前针对电力物联网的智能渗透测试工具相对较少，主要原因是缺乏对漏洞数据库、威胁情报等有效安全信息的充分积累与整合。虽然强化学习技术具备自主学习和优化策略的能力，但在建模测试环境、纳入先验知识、提升模型效率以适应实际测试方面，相关研究仍显不足。
为此，本项目聚焦于电力物联网人工渗透测试的痛点，旨在通过引入强化学习技术，构建一套智能化的渗透测试辅助决策平台，为测试人员提供精准的漏洞挖掘方向和高效的测试步骤规划，从而提升测试效率与质量，保障电力物联网的安全稳定运行。

网络资产发现：自动识别存活主机、开放端口及服务版本、识别三类信息终端（Web、数据库、操作系统），
漏洞智能检测：支持SQL注入/XSS/CSRF等Web漏洞及CVE漏洞验证，
攻击链自动化：集成Metasploit框架执行渗透测试，
攻击路径生成：利用强化学习自动训练生成攻击路径。

我负责该软件项目的主要开发，从软件项目书开始，分析软件的实行效果，针对不同要求和内容选择对应的实现方式，负责整个软件90%+的代码撰写，并管理项目组内其他成员代码的集成。