Langchain-Chatchat辅助渗透测试报告生成-洪萨配资

Langchain-Chatchat辅助渗透测试报告生成

在网络安全实战中，一份详尽的渗透测试报告往往动辄上百页，涵盖数十个漏洞细节、技术分析与修复建议。每当客户问起“有没有发现SQL注入？”或“XX系统的风险等级是什么？”，安全工程师不得不反复翻阅文档、复制粘贴内容，效率低下且容易出错。更棘手的是，新入职的同事面对历史项目时常常无从下手——知识散落在各个PDF里，经验难以沉淀。

正是在这种背景下，一种结合大语言模型与本地私有知识库的新范式悄然兴起：让AI读懂你的报告，并用自然语言直接回答问题。而Langchain-Chatchat正是这一理念落地的关键推手。

从概念到实践：为什么需要本地化智能问答？

云端大模型虽然强大，但在企业安全场景中却步履维艰。试想一下，将某金融客户的完整渗透测试报告上传至第三方API，哪怕只是做一次语义检索，也意味着数据暴露的风险。合规审查、内部审计、等保要求……这些现实约束使得“智能”必须建立在“可控”的基础之上。

于是，私有部署 + 中文优化 + 免费开源的组合成为刚需。Langchain-Chatchat应运而生——它不是一个简单的聊天机器人，而是集成了文档解析、向量检索、本地大模型调用和Web交互界面的一体化系统，专为中文环境下的私有知识管理设计。

它的核心逻辑其实很清晰：
你上传一份PDF格式的渗透测试报告 → 系统自动提取文字并切分成小段落 → 每一段都被转换成数学意义上的“向量”存入本地数据库 → 当你提问时，问题也被转为向量，在库中找出最相关的几段原文 → 最后把这些上下文喂给一个运行在你服务器上的大模型（如ChatGLM3-6B），让它生成自然语言答案。

整个过程不依赖外网，所有数据不出内网，真正实现了“数据不动，智能来查”。

技术底座：LangChain如何支撑RAG流程？

要理解这套系统的运作机制，得先看看背后的引擎——LangChain。这个框架的强大之处在于其高度模块化的设计思想。它不像传统AI应用那样把所有功能写死，而是像搭积木一样，允许开发者自由组合LLM、文档加载器、文本分割器、嵌入模型和向量数据库。

以一个典型的渗透测试报告处理为例：

加载文档：使用PyPDFLoader或Docx2txtLoader读取非结构化文件；
文本分块：通过RecursiveCharacterTextSplitter将长文本按字符长度切片（比如每512字一块），同时保留一定的重叠部分避免断句；
向量化：采用中文友好的嵌入模型（如moka-ai/m3e-base）将每个文本块编码为高维向量；
存储索引：存入 FAISS 这类轻量级向量数据库，支持快速近似最近邻搜索；
增强生成：当用户提问时，先检索相关片段，再拼接成 Prompt 输入本地 LLM，实现基于私有知识的回答生成。

这整套流程就是业内常说的RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构，它有效缓解了大模型“胡说八道”的幻觉问题——因为模型的回答始终有据可依，依据就来自你自己的文档。

下面这段代码展示了最基本的实现流程：

from langchain.document_loaders import PyPDFLoader from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings from langchain.vectorstores import FAISS from langchain.chains import RetrievalQA from langchain.llms import HuggingFaceHub # 1. 加载PDF文档 loader = PyPDFLoader("pentest_report.pdf") pages = loader.load_and_split() # 2. 文本分块 splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50) docs = splitter.split_documents(pages) # 3. 初始化嵌入模型（本地） embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="moka-ai/m3e-base") # 4. 构建向量数据库 db = FAISS.from_documents(docs, embeddings) # 5. 创建检索问答链 qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type( llm=HuggingFaceHub(repo_id="THUDM/chatglm3-6b", model_kwargs={"temperature": 0.7}), chain_type="stuff", retriever=db.as_retriever(search_kwargs={"k": 3}) ) # 6. 查询示例 query = "本次渗透测试发现了哪些高危漏洞？" response = qa_chain.run(query) print(response)

这段脚本可以在一台配备GPU的工作站上完全离线运行。唯一需要注意的是，如果你希望彻底摆脱HuggingFace Hub的依赖，可以改用transformers本地加载模型，或者集成llama.cpp、vLLM等推理后端。

落地利器：Chatchat做了哪些关键封装？

如果说 LangChain 是一套强大的工具箱，那 Chatchat（原名 Langchain-ChatGLM）就是一辆已经组装好的越野车——开箱即用，专为中国用户定制。

它最大的价值在于降低了本地知识库系统的部署门槛。你不再需要自己写FastAPI接口、设计前端页面、管理模型服务调度。Chatchat 提供了一整套前后端分离的解决方案：

前端是 Vue 编写的 Web UI，支持文件上传、多轮对话、知识库选择；
后端基于 FastAPI，提供标准化 RESTful 接口；
内部集成了文档处理流水线、向量库管理模块、LLM调用封装；
支持多种国产模型，包括 Qwen、Baichuan、InternLM 等，不只是ChatGLM。

更重要的是，它对中文场景进行了深度优化。比如：
- 使用适合中文语义的m3e系列嵌入模型；
- 在文本分割时考虑中文标点和段落结构；
- 对 Prompt 模板进行本土化设计，避免英文思维导致的回答偏差。

以下是其核心服务的一个简化版接口实现：

from fastapi import FastAPI from chatchat.server.knowledge_base.kb_service.base import KBServiceFactory from chatchat.server.llm_server import get_llm_answer app = FastAPI() @app.post("/upload_document") async def upload_doc(file: UploadFile): # 保存上传文件 file_path = save_upload_file(file) # 创建知识库实例 kb_service = KBServiceFactory.get_service(kb_name="pentest_kb", embed_model="m3e-base") # 添加文档到知识库 kb_service.add_document(file_path) return {"status": "success", "msg": f"{file.filename} 已成功加入知识库"} @app.post("/ask") async def ask_question(request: QuestionRequest): # 检索相关文档片段 kb_service = KBServiceFactory.get_service("pentest_kb") retrieved_docs = kb_service.search(request.question, top_k=3) # 调用LLM生成答案 answer = get_llm_answer( query=request.question, context=retrieved_docs ) return {"answer": answer}

这个KBServiceFactory是 Chatchat 的精髓所在——它抽象了不同向量数据库（FAISS、Milvus、PGVector）的操作差异，让你可以用统一的方式管理多个知识库。比如你可以为每个客户创建独立的知识空间，设置不同的访问权限，甚至定时更新内容。

实战应用：如何赋能渗透测试全流程？

回到最初的问题：这套系统到底能解决什么实际痛点？

想象这样一个典型工作流：

某安全团队完成了一次针对政务系统的渗透测试，输出了一份80页的Word报告，包含12个中高危漏洞。接下来要做的事很多：
- 给客户做汇报，解释每个漏洞的影响；
- 协助运维人员整改，提供修复建议；
- 归档资料，供未来审计或复盘使用；
- 新成员培训时作为教学案例。

如果没有智能辅助，这些任务都依赖人工操作。而现在，只需将报告上传至 Chatchat 系统，就能立刻获得以下能力：

✅ 秒级精准检索

“请列出所有涉及身份认证的漏洞。”

系统迅速返回：“在‘登录接口’处存在越权访问（CVE-2023-XXXX），影响等级：高危；在‘密码找回功能’中发现逻辑绕过……”

再也不用手动Ctrl+F查找关键词。

✅ 自动生成整改建议

“给出针对XSS漏洞的标准修复方案。”

模型结合知识库中的上下文和通用安全规范，输出结构化建议：“建议对用户输入进行HTML实体编码，并设置Content-Security-Policy头限制脚本执行。”

比起手动撰写，响应更快、表述更一致。

✅ 构建组织级知识资产

随着时间推移，越来越多的历史报告被纳入知识库。新人入职后，只需提问：“去年我们对社保系统做过几次测试？发现了哪些共性问题？” 就能快速掌握背景信息。

这种经验沉淀机制，正是许多安全团队长期缺失的能力。

✅ 减少重复沟通成本

客户经常反复询问相同问题。现在可以通过开放一个受限权限的Web终端，让他们自助查询常见问题，减轻工程师负担。

部署建议与工程最佳实践

当然，理想很丰满，落地仍需谨慎。以下是我们在实际部署中总结的一些关键考量：

📌 文本分块策略至关重要

默认按固定长度切分会破坏语义完整性。对于技术报告，建议以“漏洞条目”为单位进行分割。例如，利用正则匹配"## 漏洞编号:\s+\w+"作为分隔符，确保每个chunk包含完整的漏洞描述、位置、风险等级和修复建议。

📌 嵌入模型优先选用中文优化版本

不要盲目使用all-MiniLM-L6-v2这类英文主导模型。推荐使用moka-ai/m3e-small/base/large系列，它们在中文文本相似度任务上表现优异，且推理速度快，资源占用低。

📌 控制模型输出参数

temperature 设置过高会导致答案发散，建议控制在 0.5~0.7 之间；max_tokens 不宜过长，防止生成冗余内容。可通过 Prompt 模板引导输出格式，例如要求“只回答漏洞名称和风险等级，用JSON格式”。

📌 定期维护知识库

新项目完成后应及时追加文档。可编写自动化脚本监听指定目录，一旦检测到新报告即触发入库流程。

📌 强化权限与审计

对接企业 LDAP/AD 实现账号认证；记录所有查询日志，便于后续追溯谁在何时访问了哪些敏感信息。

更广阔的延展空间

尽管本文聚焦于渗透测试报告，但这一模式的适用范围远不止于此：

应急响应手册查询：当发生勒索攻击时，快速检索历史处置方案；
等保测评条款对照：输入“三级系统日志留存要求”，自动匹配对应条款；
红蓝对抗复盘：将演练记录存入知识库，供下次推演参考；
安全培训答疑：构建内部AI导师，帮助员工理解复杂概念。

可以说，任何依赖大量非结构化文档、又需要高频信息提取的场景，都是这类系统的用武之地。

这种将“大模型智能”与“私有知识”深度融合的技术路径，正在重新定义企业知识管理的方式。它不再是简单的问答机器人，而是一个具备领域认知能力的数字协作者。

未来，随着小型化LLM（如Qwen2-1.5B、Phi-3-mini）的发展，这类系统甚至可以在笔记本电脑上流畅运行。届时，每一位安全工程师都将拥有一个懂业务、守规矩、随时待命的AI助手。

而这，才刚刚开始。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

Langchain-Chatchat辅助渗透测试报告生成