安全审计使用场景
Memfit AI 擅长进行全面的安全审计，利用其递归双引擎架构处理复杂、多方面的安全评估。
概述
安全审计需要：
- 系统化的方法论
- 多工具编排
- 深度分析能力
- 全面的报告
Memfit AI 的 Plan-Execute 架构自然映射到这些需求。
工作流示例
用户请求
"对 https://example.com 的 Web 应用进行全面安全审计"
计划生成
Coordinator 生成结构化的任务树：
安全审计
├── 信息收集
│ ├── 域名枚举
│ ├── 技术指纹识别
│ └── 信息搜集
├── 漏洞评估
│ ├── Web 应用扫描
│ ├── API 安全测试
│ └── 认证测试
├── 深度分析
│ ├── 业务逻辑审查
│ ├── 会话管理
│ └── 输入验证
└── 报告
├── 发现汇总
├── 风险评估
└── 修复建议
执行流程
- 人工审查 - 用户审查并批准计划
- 并行信息收集 - 多个 ReAct loops 收集信息
- 自适应评估 - 发现结果指导后续测试
- 深度挖掘 - 复杂问题触发子规划
- 全面报告 - 结果汇总并按优先级排列
关键能力
Yaklang 集成
利用 Yaklang 的安全能力：
- 使用 Yaklang 进行端口扫描
- 使用 WebFuzzer 进行 Web 模糊测试
- 使用 MITM 进行流量拦截
- 使用 Nuclei 进行漏洞检测
智能适应
ReAct 引擎根据发现进行适应：
- 发现新的攻击面 → 规划额外测试
- 找到漏洞 → 深度分析循环
- 遇到防护 → 尝试替代方法
记忆增强测试
之前的审计经验改进当前测试：
- 识别相似的漏洞模式
- 回忆成功的绕过技术
- 避免误报模式
示例会话
用户: 审计 https://example.com 的安全性
Memfit AI: 我将进行全面的安全审计。让我先创建一个计划供您审查。
[计划已生成]
1. 信息收集阶段
- 子域名枚举
- 技术栈识别
- 公开信息搜集
2. 漏洞评估
- Web 应用扫描
- API 端点测试
- 认证机制审查
3. 深度分析
- 业务逻辑漏洞
- 会话管理
- 访问控制测试
4. 报告
- 发现文档
- 风险分类
- 修复指南
是否要执行此计划？
用户: 是，继续
Memfit AI: 开始信息收集阶段...
[并行执行多个 ReAct loops]
发现:
- 5 个子域名
- 技术栈: React + Node.js + PostgreSQL
- 暴露的管理面板在 /admin
继续进行漏洞评估...
优势
| 方面 | 优势 |
|---|---|
| 全面性 | 系统化计划确保完整覆盖 |
| 效率 | 并行执行加速测试 |
| 适应性 | 基于发现实时调整 |
| 透明性 | 用户在执行前审查计划 |
| 学习性 | 记忆改进未来审计 |