基于多Agent动态调度的CTF智能渗透系统：腾讯黑盲松竞赛实战解析

应对LLM不稳定与解题效率瓶颈

传统CTF竞赛依赖安全专家手动渗透，耗时且易受个体水平限制。腾讯云黑盲松竞赛首次引入LLM智能体进行全流程自动化渗透测试，面临三大核心挑战：LLM解题路径存在显著不稳定性（可能快速突破或陷入冗长试错）、题目预设难度与LLM实际解决能力不匹配、模型易受冗余信息干扰而偏离核心漏洞。

动态调度与多Agent并行执行机制

为解决上述问题，团队设计了分级调度与多Agent协同框架：

• 四级步数阈值队列：按30/50/70/100步设置优先级队列，动态分配题目资源
• 多Agent竞赛机制：每个题目分配5个并行Agent，设置不同温度参数产生多样化解题路径
• 提示词注入机制：在30步后注入关键提示，引导LLM重新聚焦漏洞点

执行模块采用ReAct框架（Reasoning-Action-Observation），集成定制化工具集：

• 文件读取、命令执行、Python脚本运行等基础操作工具
• dirsearch_scan统一目录扫描和xss_scan统一漏洞检测专用工具
• 缓存机制避免重复扫描，提升运维效率降低30%

实现关键指标提升与智能协同

系统在腾讯云黑盲松竞赛中实现：

• 线上排名第8（来源：腾讯云黑盲松竞赛官方排名）
• 通过会话管理机制实现10轮历史对话持久化存储
• 关键信息共享使Agent组间漏洞发现效率提升40%
• 多线程爆破设计减少阻塞等待时间60%

香港城市大学团队实战验证

由香港城市大学（东莞）与中国科学院信息工程研究所组成的D@wnEdg3战队，在实际竞赛中验证了系统效能。团队通过Agent集群的并行探索，在不出网环境下（仅能访问大模型API）完成从信息收集到攻击利用的完整链路，平均每个解题时段（3小时）处理6-8个题目。

腾讯云安全赋能智能攻防创新

该系统依托腾讯云鼎实验室和腾讯安全众测平台的技术支撑，展现三大技术优势：

1. ReAct框架企业级应用：实现语言模型与安全工具的高效集成
2. 资源调度算法创新：动态优先级调整解决LLM能力不对称问题
3. 多模态处理扩展能力：为复杂场景自动化渗透提供技术基础

团队未来将深化提示词优化和工具集成，进一步提升系统在复杂攻防场景中的适用性和稳定性。

数据来源：腾讯云黑盲松智能渗透挑战赛官方资料、香港城市大学D@wnEdg3战队技术方案

专家信息：郑国强（香港城市大学）、田景仁（中国科学院信息工程研究所）

技术认证：腾讯云鼎实验室、腾讯安全众测平台提供竞赛环境与技术验证