2025年11月，某企业因依赖传统人工渗透测试，未能及时发现高危漏洞导致数据泄露，这一事件凸显了自动化安全测试工具的重要性。AISCAN-N与OLLAMA的集成方案，为应对此类挑战提供了一种创新的智能解决方案。
AISCAN-N是一款基于AI的自动化渗透测试工具，支持红队演练、CTF比赛、Web应用测试等多种场景。而OLLAMA是一款开源的本地大模型运行框架，支持Llama3、Phi-3等主流模型。二者的结合，使得AISCAN-N可以作为MCP（模型协调平台）被AI Agent调用，将大模型的推理能力与自动化渗透测试工具协同，开启了智能安全测试的新模式。
AISCAN-N与OLLAMA简介
AISCAN-N是一款由SecNN团队开发的、基于人工智能的全自动化渗透测试工具。它能够模拟攻击行为，自动识别系统漏洞并生成详细报告，尤其适合初学者和企业用户。其核心优势在于高准确率的漏洞识别与自动化测试流程。
OLLAMA是一个轻量级的本地大模型运行框架，旨在让用户能轻松在本地部署和运行各类大型语言模型，无需复杂配置和高昂硬件。它支持多种模型格式，并提供了简单易用的API，便于与其他工具集成。
AISCAN-N支持Windows/WSL/MacOS下的Kali Linux 环境，功能覆盖红队演练、CTF、Web应用渗透、内网渗透、API安全测试等八大官方场景。作为MCP，它通过标准化接口接收大模型指令并执行任务，为AI Agent提供专业的安全测试能力。
环境部署
硬件要求
建议满足以下配置以确保AISCAN-N与OLLAMA顺畅运行：
- CPU：4核及以上
- 内存：至少16GB（推荐32GB以上）
- 硬盘：至少100GB可用空间（SSD为佳）
- GPU：NVIDIA显卡，至少8GB显存（用于加速大模型推理）
AISCAN-N安装
在Kali Linux系统中，安装过程较为简单，执行以下命令即可：
your_secure_token （此处为示例命令，具体命令请参考官方文档）
OLLAMA安装与配置
OLLAMA的安装同样直观。在Linux 系统中，可以通过以下步骤完成：
# 下载并安装OLLAMA
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
# 启动OLLAMA服务
sudo systemctl start ollama
# 设置开机自启
sudo systemctl enable ollama
安装完成后，下载适合渗透测试任务的大模型。推荐使用在代码分析和逻辑推理方面表现优秀的DeepSeek-R1模型：
ollama pull deepseek-r1:7b
为了优化性能，还需调整OLLAMA配置。编辑其服务配置文件：
sudo vim /etc/systemd/system/ollama.service
在[Service]部分添加以下环境变量：
Environment="OLLAMA_HOST=127.0.0.1:11434"
Environment="OLLAMA_NUM_GPU=1"
Environment="OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS=2"
此配置将OLLAMA限制为仅本地访问，启用GPU加速，并将最大加载模型数设为2，以优化资源使用。随后需要重启服务使配置生效。
注意事项与最佳实践
安全注意事项
- 令牌安全：定期更换并确保AISCAN-N和OLLAMA的访问令牌足够复杂。
- 网络隔离：建议将两者部署在隔离的测试环境中，避免直接暴露于公网。
- 权限控制：严格限制对服务的访问权限，仅授权必要的用户或系统。
性能优化
- 模型选择：根据任务特点选择模型，例如代码分析可选CodeLlama，逻辑推理可选DeepSeek-R1。
- 资源分配：为OLLAMA分配足够的内存和GPU资源，建议至少8GB显存。
- 批量处理：对于大规模测试，可配置AISCAN-N进行批量处理以提高效率。
模型管理
- 定期更新：关注模型更新，及时部署性能更优的新版本。
- 模型评估：定期评估模型在特定测试任务上的表现。
- 存储管理：定期清理不再使用的模型以节省存储空间。
结语
AISCAN-N与OLLAMA的集成，标志着渗透测试领域向智能化迈出的重要一步。通过结合AI大模型的推理能力与自动化测试工具，不仅显著提升了测试效率，也增强了对复杂、隐蔽漏洞的发现能力。
此方案尤其适合资源有限的中小企业和安全团队，能够在保障安全性与隐私性的前提下（得益于本地部署），实现高效的安全测试。随着人工智能 技术的持续演进，未来的渗透测试必将更加智能与自动化。
需要注意的是，尽管自动化程度很高，但AI在某些复杂或需要创造性思维的场景中可能仍存在局限，关键环节的人工审查与干预依然不可或缺。
发表于 昨天 01:43
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