文章总结： 本文介绍渗透测试人员需要漏洞管理平台的原因，核心是开源项目ARTEX，一套AI自主渗透测试系统，整合资产发现、任务管理、探索过程、工具调用、漏洞发现及人工审批。其特点包括独立任务管理、资产关联去重、探索图记录AI决策过程、漏洞复测流程及人在环路审批设计。文章强调安全测试需管理资产、测试任务、证据及复测，而非仅关注漏洞本身，并提示工具应仅用于授权测试环境。
综合评分： 72
文章分类： 渗透测试,AI安全,安全工具
做渗透测试的人，为什么需要一个漏洞管理平台？
原创
仙草里没有草噜丶
仙草里没有草噜丶
泷羽Sec
2026年9月28日 07:55
湖南
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在开展渗透测试时，真正令人头疼的并非是“找不出漏洞”，反而是测试结束后，突然不清楚到底测了些什么。
域名、子域名、IP、端口、站点、接口、漏洞、请求记录散落在不同工具里，发现一个问题还要自己截图、整理证据。目标一多，测试过程就很容易变成一堆零散的信息。
因此开展渗透测试时，除扫描与漏洞验证之外，还需解决一项问题：如何对整个测试流程进行管理？
最近比较有意思的一个开源项目是 ARTEX，它是一套 AI 自主渗透测试系统，运用 Go + Next.js 架构，将 AI Agent、资产管理、探索过程、工具调用、漏洞发现以及人工审批整合到了一起。
ARTEX 不只是一个“AI 扫描器”
要是把 ARTEX 简单地理解成为让 AI 自动去跑 Nmap，实际上是有些过度地低估了这个项目。
传统的扫描器一般是先输入目标然后等候结果；ARTEX 更加接近一个不断运行的Agent工作流程：
text目标
↓
资产发现
↓
AI 分析
↓
制定下一步计划
↓
调用工具
↓
获得结果
↓
更新资产 / 发现
↓
继续探索
所以它要记录的内容，自然不单单是最后的漏洞。
ARTEX 有独立的任务管理，可以将一次测试作为完整任务保存下来。
任务执行过程中，Agent 的会话和工具调用也会被记录下来。
这点其实非常关键。
因为 AI 最终告知你“此处或许存在一处漏洞”，这并不意味问题已经终结。你还需知道它为何得出此结论，调用何种工具，获取何种结果以及有无充足证据作为支撑。
资产和探索，是 ARTEX 比较有意思的地方
ARTEX 对于资产进行独立的管理，能够记录root domain，subdomain，IP，service，app，endpoint这类不同种类的资产，同时对资产之间关联以及去重进行处理。
除此之外，还有一个探索图。
它所记录的并非单纯的扫描结果，而是 AI 在测试过程中生成的目标，意图，事实以及发现。
这也是 AI Agent和传统的自动化程序脚本比较突出的不同之处。
脚本通常按照固定的流程来进行执行，Agent可以依据之前获取到的信息来决定后续要做的事情。某一个结果产生之后，或许会有新的资产，新的事实出现，接着就会启动下一轮的探索。
ARTEX的架构当中，Planner担当规划的角色，Worker担负执行的职责，执行完成的结果又重新写回到系统。
简单理解就是：
textPlanner → 生成任务
↓
Worker → 执行工具
↓
产生新信息
↓
更新探索状态
↓
Planner 再判断下一步
漏洞发现以后，还需要管理什么？
在安全测试中最易被忽视的一个环节，实际上是复测
漏洞被发现之后，开发者需要进行修复工作，测试者还得重新去确认到底是否修好了。要是漏洞数目比较多的话，这件事情自身就变成了一项工作。
ARTEX 已经将漏洞复测融入测试流程之中，可针对之前察觉到的问题再次开展复测，并且记录“仍能复现，已经修复，无法确定”这类结果。
这样管理的就不再仅仅是：
发现过哪些漏洞？
而是：
这个漏洞现在到底是什么状态？
这才更接近真正的漏洞生命周期管理。
AI 也不能完全放开跑
另一个比较值得注意的设计是人在环路。
ARTEX 还提供了拦截审批功能。
也就是说，AI 可以负责分析、规划和调用工具，但涉及需要人工确认的操作时，可以进入审批流程。
对于 AI 安全测试来说，这种设计其实比单纯追求“全自动”更加现实。
毕竟安全测试和普通自动化任务不一样，目标范围、操作权限以及测试行为都需要明确控制。
自己部署难不难？
ARTEX 支持 Docker Compose、一键安装、预编译版本和源码编译。
使用 Docker 部署的话，基本流程就是：
bashgit clone https://github.com/Autumn-27/ARTEX.git
cd ARTEX
cp .env.example .env
docker compose up -d
启动后访问：
texthttp://localhost:8787
项目使用 PostgreSQL，AI 探索需要配置 LLM，目前支持 Anthropic 和 OpenAI。
如果准备放到 VPS 上运行，也不建议单纯按照“最低配置”来选机器。实际资源消耗还和 Agent 数量、并发任务、数据库规模以及工具运行情况有关。
自己学习的话，可以先从小规格 VPS 开始，根据实际运行情况再调整。
最后
所以回到最开始的问题：
做渗透测试的人，为什么需要一个漏洞管理平台？
因为在测试规模不断扩大之后，实际需要管控的已经不单单是漏洞了。
还有资产、测试任务、Agent、工具调用、探索过程、流量、证据以及后续复测。
ARTEX 有意思的地方，也恰恰不是“AI 能不能找到一个漏洞”，而是它开始尝试把这些东西串成一个完整的安全测试工作流。
对于想研究 AI Agent + 网络安全 的人来说，这类项目比单纯的 AI 扫描器更值得关注。
需要留意的是，此类工具应用于自身实验环境，隔离靶场以及明确获授权测试目标之中，不可直接针对未知的公网目标开展扫描或者测试。
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