基于 SpringBoot 与本地大模型的自动化漏洞分析软件-AutoPwn v1.0.0
2026-10-23 17:02:57
行业：安全
载体：Windows应用
技术：Go、Java、Python、Spring
业务和功能介绍
立项背景与目标：传统安全测试人工研判效率低、误报较多，本软件目标是开发一款本地运行的自动化漏洞分析软件，整合扫描、AI 研判、人工复核、报告生成一体化能力，辅助授权靶场安全学习与测试工作。
软件核心功能：软件支持源码压缩包离线审计、在线靶标检测两种测试模式；内置浏览器可完成目标访问、抓包与数据包修改；AI 研判模块调用本地 Ollama Qwen2.5:7b，仅[localhost](https://localhost)本机调用，研判误报率控制在 9% 以内，配备规则启发式兜底研判；内置多角色权限、操作审计日志、MOCK 联调演示模式，支持快速、标准、深度三档扫描策略，可自动生成漏洞报告，支持深浅双主题界面。
业务流程：启动软件进入登录控制台，通过任务编排新建检测任务，执行扫描检测，AI 模块自动完成风险研判，交由复核人员人工审核，最后在报告模块生成漏洞报告，全部操作留存审计日志。本软件仅用于授权安全测试、靶场学习研究。
软件核心功能：软件支持源码压缩包离线审计、在线靶标检测两种测试模式；内置浏览器可完成目标访问、抓包与数据包修改；AI 研判模块调用本地 Ollama Qwen2.5:7b，仅[localhost](https://localhost)本机调用，研判误报率控制在 9% 以内，配备规则启发式兜底研判；内置多角色权限、操作审计日志、MOCK 联调演示模式，支持快速、标准、深度三档扫描策略，可自动生成漏洞报告，支持深浅双主题界面。
业务流程：启动软件进入登录控制台，通过任务编排新建检测任务，执行扫描检测，AI 模块自动完成风险研判，交由复核人员人工审核，最后在报告模块生成漏洞报告，全部操作留存审计日志。本软件仅用于授权安全测试、靶场学习研究。
项目实现
整体架构和设计思路：软件主后端采用 SpringBoot (Java)，集成 Python 复现模块、Go 扫描模块，采用分层包结构，划分 auth、capture、common、config、domain、repo、service、terminal、web 模块，实现业务解耦。
个人负责模块：独立完成该软件全部架构设计、后端业务编码、本地大模型对接、抓包改包模块、任务编排、多角色权限审计、漏洞报告生成、界面双主题切换等全部开发工作。
难点与解决方案：针对本地大模型研判误报偏高问题进行调优，将误报率控制在 9% 以内；增加规则引擎兜底，Ollama 模型异常时仍可执行启发式研判；新增 MOCK 模式，演示联调时不建立真实会话，避免误发起探测请求。
个人负责模块：独立完成该软件全部架构设计、后端业务编码、本地大模型对接、抓包改包模块、任务编排、多角色权限审计、漏洞报告生成、界面双主题切换等全部开发工作。
难点与解决方案：针对本地大模型研判误报偏高问题进行调优，将误报率控制在 9% 以内；增加规则引擎兜底，Ollama 模型异常时仍可执行启发式研判；新增 MOCK 模式，演示联调时不建立真实会话，避免误发起探测请求。
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