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申请/专利权人：广州大学
摘要：本发明公开了一种基于大模型应用框架LangChain的自动化红队攻击模拟方法及装置，方法包括：构建原子武器库、红队攻击知识库以及双层大模型；High‑levelLLM通过RAG外挂红队攻击知识库负责红队攻击任务的整体规划，Low‑levelLLM通过LangChain进行工具的编排和调用负责具体任务的动作决策和执行，共同实现红队攻击模拟的自动化。本发明通过双层大模型对自动化攻击模拟任务进行解构和规划，结合思维链的提示，有效提升了整体自动化红队攻击模拟的性能和效果。
主权项：1.基于大模型应用框架LangChain的自动化红队攻击模拟方法，其特征在于，包括下述步骤：构建原子武器库，对每个原子工具以Docker容器独立部署和封装，所述封装包括附带工具的描述、功能介绍和调用的参数；构建红队攻击知识库，对ATTCK技战术矩阵和APT威胁情报进行重构；构建双层大模型作为系统的决策和调度中心，所述双层大模型包括High-levelLLM和Low-levelLLM；接收用户下达的攻击模拟任务后，双层大模型根据CoT思维链的提示输入到High-levelLLM中，所述CoT思维链包括分步推理示例；High-levelLLM基于攻击模拟任务的理解进行任务分解成若干单独任务步骤，并规划单独任务步的顺序；逐步将单独任务步骤经过RAG检索拼接到红队攻击知识库的上下文中，获取完整的任务输入；将完整的任务输入传递到Low-levelLLM中，当返回的任务执行状态显示完成后再传递下一个单独任务步骤，直到下达的攻击模拟任务完成结束；Low-levelLLM收到完整的任务输入后，根据任务指令提供的工具的描述、功能介绍和调用的参数进行原子工具匹配，自动化构建执行链；LangChainagents模块利用执行链调用已封装好的原子工具，执行攻击模拟任务，返回任务执行状态。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州大学 基于大模型应用框架LangChain的自动化红队攻击模拟方法及装置
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