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本文提出了一种基于进化式大语言模型（Evolutionary LLM）的智能漏洞挖掘框架，突破了传统静态分析的局限，构建了具备对抗性思维的动态攻防体系。通过引入深度强化学习与多模态感知机制，实现了漏洞挖掘过程的自适应进化，在RCE、SQLi、XXE等关键漏洞类型的检测中达到97…摘要
本文提出了一种基于进化式大语言模型（Evolutionary LLM）的智能漏洞挖掘框架，突破了传统静态分析的局限，构建了具备对抗性思维的动态攻防体系。通过引入深度强化学习与多模态感知机制，实现了漏洞挖掘过程的自适应进化，在RCE、SQLi、XXE等关键漏洞类型的检测中达到97.3%的准确率。实验表明，该系统在Apache Struts2、Log4j2等真实漏洞场景中的发现效率相比传统方法提升12.6倍。
引言
在攻防对抗持续升级的网络安全战场，漏洞挖掘技术正面临三重范式革命：1）从规则驱动到智能生成 2）从单点检测到系统推演 3）从被动防御到主动进化。大语言模型凭借其强大的语义理解和模式生成能力，正在重塑漏洞挖掘的技术格局。本文提出的EvoFuzz框架通过以下创新实现技术突破：
动态认知图谱：构建漏洞模式的多维度特征空间对抗进化引擎：基于深度Q-Learning的Payload生成策略跨模态关联分析：融合代码语义、流量特征与异常行为智能攻击面测绘：自动识别分布式系统的隐蔽入口点智能对抗体系架构 核心组件 认知决策中枢 Transformer-XL增强型上下文理解漏洞模式知识图谱（含CWE/OWASP Top10特征）动态风险评分矩阵 进化式生成引擎 基于PPO算法的强化学习策略上下文敏感的Payload变异机制多目标优化函数（漏洞触发率、隐蔽性、传播性） 多模态感知网络 代码抽象语法树（AST）解析器网络协议逆向引擎运行时行为监控探针 黑盒测试的智能突破
上下文感知的模糊测试
class EvolutionaryFuzzer:def __init__(self, target_api):self.llm = CodexRL(model="gpt-4-turbo")self.symbolic_exec = AngrExecutor()self.feedback_analyzer = TaintTracker()def generate_payload(self, context):state_vector = self._create_state(context)action_space = self.llm.predict_action_space(state_vector)return self._mutate_with_constraints(action_space)def adaptive_fuzzing(self):for epoch in range(100):payload = self.generate_payload(self.current_context)response = self.send_payload(payload)reward = self.calculate_reward(response.status_code,self.symbolic_exec.analyze_crash(response),self.feedback_analyzer.detect_taint_flow(response))self.llm.update_policy(reward, self._create_attack_trajectory
