根据以下方案生成对应的产品：好的，根据您的澄清，“AI Hacker Agent”在用户交互层面，尤其是其核心的“规划Agent”和“人工确认/编辑”部分，是一个AI对话框或智能会话界面。这意味着用户可以通过自然语言与系统进行交互，提出攻防演练需求，并对AI生成的规划进行审查和修改。 我将更新原PRD中的相关部分，以体现这一重要特性。 产品需求文档 (PRD) - AI Hacker Agent 智能攻防演练平台 (更新版) 引言 1.1 文档目的 本文档旨在详细描述 AI Hacker Agent 智能攻防演练平台的产品需求、功能范围、用户体验和非功能性要求。它将作为产品、研发、测试和设计团队的参考依据，指导产品的开发与实现。特别地，本次更新明确了核心“AI Hacker Agent”模块的用户交互方式将以AI对话框的形式呈现，提供更为直观和智能的人机协作体验。 1.2 产品背景 随着网络攻击的日益复杂化和自动化，传统的人工渗透测试和攻防演练面临效率低下、覆盖不足等挑战。本平台旨在通过结合 AI 技术和自动化能力，构建一个智能化的攻防演练系统，实现攻击剧本的智能生成、攻击过程的自动化执行、攻击效果的实时验证以及防守响应的分析总结。通过引入AI对话框作为核心交互方式，进一步降低用户操作门槛，提升用户体验，使得安全专家能够更自然、更高效地与AI协作。 1.3 产品愿景 构建一个自主学习、持续迭代的智能攻防演练平台，赋能企业实现常态化、体系化的红蓝对抗能力，有效发现并修复安全漏洞，提升安全防护韧性。通过智能化的对话交互，使得平台能够更好地理解用户意图，并提供更加定制化、智能化的攻防演练服务。 1.4 目标用户 安全分析师/安全专家 (Security Analyst/Expert): 主要使用者，通过AI对话框进行交互，负责配置剧本、审查攻击计划、分析报告。 渗透测试工程师 (Penetration Tester): 利用平台进行自动化测试，提高工作效率。 红队成员 (Red Team Member): 进行模拟攻击演练。 蓝队成员 (Blue Team Member): 分析平台输出的防御响应信息，改进防御策略。 安全管理员 (Security Administrator): 监控平台运行状态，管理资产和剧本。 产品目标与范围 2.1 业务目标 提高攻防演练的自动化程度和效率。 通过AI对话框，提供更自然、更智能的人机交互体验。 通过 AI 赋能，提升攻击路径规划的智能化水平。 提供全面的攻击效果验证和防守响应分析。 降低人工攻防演练的成本和复杂性。 常态化发现并修复企业内部潜在的安全风险。 2.2 产品范围 本产品将覆盖从攻击剧本管理、智能规划、自动化执行、效果验证、报告生成到数据解读的全生命周期。 2.3 核心功能概览 智能攻击剧本管理: 提供剧本的配置、编辑、调试及智能生成能力。 AI 驱动的攻击规划 (通过AI对话框交互): 基于AI智能规划攻击路径和任务，并通过对话框呈现和交互。 人机协作与确认 (通过AI对话框交互): 关键环节提供人工审查与干预机制，通过对话形式完成。 多类型资产自动化攻击: 支持对主机、邮件、边界等多种类型资产的自动化渗透。 攻击验证与对抗分析: 实时验证攻击效果，并分析防守方的响应。 可视化报告与数据解读: 生成专业报告，并提供智能化的数据分析与解读。 数据集成与资产管理: 整合内外部安全数据，统一管理目标资产信息。 功能需求 (Functional Requirements) 3.1 模块1: Prompt 攻击剧本配置库 描述: 管理和配置用于智能攻防演练的各类攻击剧本。 FR-1.1 剧本管理: FR-1.1.1 剧本创建与编辑: 用户能够通过界面创建、编辑和保存攻击剧本。 FR-1.1.2 剧本调试: 提供剧本调试功能，确保剧本逻辑正确和有效性，调试后可保存。 FR-1.1.3 剧本分类: 支持将剧本分类为“全链路剧本”、“主机巡检剧本”、“边界巡检剧本”、“邮件剧本”等，方便查找和管理。 FR-1.1.4 剧本版本控制: 支持剧本的版本管理，可回溯历史版本。 FR-1.1.5 剧本导入/导出: 支持剧本的导入和导出功能。 3.2 模块2: AI Hacker Agent 核心引擎 (主要交互通过AI对话框实现) 描述: 平台的核心逻辑处理单元，负责攻击规划、任务分发、执行、对抗和总结。此模块与用户的交互将主要通过一个AI对话框界面进行，模拟人类对话，实现更自然高效的人机协作。 FR-2.1 AI Hacker Agent 对话交互界面: FR-2.1.1 对话输入: 用户可以通过自然语言在对话框中输入攻击目标、演练类型、特定约束或初始Prompt，作为规划Agent的输入。 FR-2.1.2 对话输出: 规划Agent生成的攻击计划、任务详情、疑问或需要用户确认的信息将以对话形式返回给用户。 FR-2.1.3 多轮对话支持: 支持多轮对话，允许用户逐步细化需求、澄清疑问或进行多次修改和确认。 FR-2.1.4 上下文理解: AI对话框能够理解对话上下文，并根据历史对话内容进行智能响应。 FR-2.2 攻击规划 Agent (集成于AI对话框后端): FR-2.2.1 智能路径规划: 根据AI对话框中接收到的用户需求和目标资产信息，智能分析并规划出可行的攻击路径和任务序列。 FR-2.2.2 剧本解析与分解: 能够解析复杂剧本，将其分解为可执行的原子任务。 FR-2.2.3 情报适配: 能够结合实时情报数据，调整攻击规划。 FR-2.2.4 规划呈现: 将生成的攻击计划以清晰、易懂的对话形式呈现给用户，可能包括图示或概览。 FR-2.3 人工确认/编辑 (通过AI对话框完成): FR-2.3.1 对话式审查与确认: 用户可以在AI对话框中审查规划Agent生成的攻击计划，并通过自然语言进行确认或提出修改意见。 FR-2.3.2 对话式修改与调整: 允许用户通过对话方式对攻击计划的局部或整体进行调整、修改或补充，AI根据用户指令进行重新规划或微调。 FR-2.3.3 审批与推进: 确认后的攻击计划通过对话框触发进入下一步执行阶段。 FR-2.4 Agent Router (任务分发): FR-2.4.1 任务调度: 根据AI对话框确认的攻击计划，将任务分发给相应的攻击执行Agent。 FR-2.4.2 并发与优先级管理: 支持多任务并发执行，并可配置任务优先级。 FR-2.5 攻击执行 Agent (Attack Execution Agent): FR-2.5.1 多类型执行能力: 生产主机巡检Agent：负责对生产环境主机进行漏洞扫描和渗透。 办公主机巡检：负责对办公环境主机进行安全检查。 邮件巡检：负责模拟邮件钓鱼、附件投递等攻击。 边界巡检：负责对网络边界设备、服务进行扫描和渗透。 全链路巡检：负责模拟完整的攻击链条，贯穿多个环节。 FR-2.5.2 任务执行与状态反馈: 实时执行接收到的攻击任务，并向核心引擎反馈执行状态（成功/失败/进行中）。 FR-2.5.3 数据采集: 攻击执行过程中，自动采集攻击结果数据，如漏洞发现、成功渗透的证据等。 FR-2.6 攻击对抗 Agent (Attack Confrontation Agent): FR-2.6.1 攻击验证: 接收攻击执行Agent的输出结果，自动验证攻击是否成功，例如通过Shell执行、文件创建、数据外传等方式验证。 FR-2.6.2 防守信息分析: 能够分析防守方的响应（如WAF告警、IDS拦截、终端防护阻断等），判断防守措施的有效性。 FR-2.6.3 失败反馈与迭代 (通过AI对话框提示): 若攻击失败，将失败信息反馈给规划Agent，并通过AI对话框向用户提示失败原因，促使规划Agent迭代生成新的攻击任务（形成自适应循环）。 FR-2.6.4 攻击步骤记录: 记录详细的攻击执行步骤和关键事件。 FR-2.7 演练总结 Agent (Exercise Summary Agent): FR-2.7.1 演练总结: 汇总攻击执行和对抗验证的结果，对整个演练过程进行总结。 FR-2.7.2 可视化报告生成: 基于演练数据，自动生成结构化、可视化的攻防演练报告。报告内容包括攻击路径、漏洞发现、攻击成功率、防守响应情况等。 FR-2.7.3 防守响应信息采集: 收集并整理防守响应的详细信息，为后续防御改进提供依据。 3.3 模块3: 攻击任务列表 描述: 展示和管理所有历史及进行中的攻击任务。 FR-3.1 任务列表展示: 提供界面展示所有攻击任务，包括“全链路演练任务”、“生产主机”、“边界巡检”、“办公主机”、“邮件巡检”等类型。 FR-3.2 任务状态: 清晰展示每个任务的当前状态（待启动、进行中、已完成、失败等）。 FR-3.3 任务详情查看: 用户可点击任务查看详细执行进度、结果摘要。 FR-3.4 任务创建: 允许用户手动创建攻击任务（除了Agent自动创建的任务）。 3.4 模块4: 攻击数据解读 描述: 对攻防演练的结果数据进行深度分析和智能解读。 FR-4.1 总结报告生成: 自动生成完整、专业的总结报告，涵盖攻防演练的各个方面。 FR-4.2 情况分析与要点提取: 对演练过程中发现的威胁、漏洞和防守弱点进行智能分析，提取关键要点和建议。 FR-4.3 Chat 对话解读: 提供基于自然语言处理的交互式解读功能，用户可以通过对话方式查询演练结果，获取更深层次的洞察。 FR-4.4 结果推送: 支持将报告和关键结果通过邮件、IM等方式推送到指定接收人。 3.5 模块5: MCP Tools (管理控制平台工具) 描述: 提供平台管理、剧本调用、资产选择和Agent管理等辅助工具。 FR-5.1 剧本调用: 用户可在界面上直接选择和调用已有的攻击剧本发起演练。 FR-5.2 资产选择: 提供资产选择器，用户可指定攻击目标资产（如特定主机、IP段、应用等）。 FR-5.3 垂类巡检管理: 支持对特定垂类巡检（主机、邮件、边界）进行配置和管理。 FR-5.4 新 Agent 管理: 允许系统管理员注册和管理新的攻击 Agent，如“浏览器/远程shell执行”等，以扩展攻击能力。 FR-5.5 攻击任务创建: 提供用户界面，允许用户通过MCP Tools手动创建攻击任务。 3.6 模块6: 数据管理与集成 描述: 负责平台所需数据的存储、管理和外部数据集成。 FR-6.1 攻击剧本库 (5): FR-6.1.1 DLP 剧本: 存储数据防泄漏相关的攻击剧本。 FR-6.1.2 ATT&CK 攻击剧本: 存储基于 MITRE ATT&CK 框架的攻击剧本。 FR-6.1.3 攻击剧本生成 Agent: 具备根据用户输入或历史数据智能生成新攻击剧本的能力。 FR-6.2 资产库 (Asset Library): FR-6.2.1 人员信息数据: 存储与攻防演练相关的人员信息。 FR-6.2.2 设备库 (Mac/Win): 存储企业内部 Mac/Windows 设备信息。 FR-6.2.2 应用数据: 存储企业应用系统信息（URL、端口、版本等）。 FR-6.2.4 IP 数据: 存储 IP 地址资产信息。 FR-6.2.5 RASP 部署率: 记录应用程序运行时自我保护（RASP）的部署情况。 FR-6.2.6 ATP 版本: 记录高级威胁防护（ATP）系统的版本信息。 FR-6.3 外部引入数据: FR-6.3.1 云亮心跳: 集成外部云安全平台的实时心跳数据。 FR-6.3.2 其他外部威胁情报/漏洞库: 支持集成其他外部安全数据源。 FR-6.4 数据采集: FR-6.4.1 攻击结果: 集中存储所有攻击执行Agent产出的攻击结果数据。 FR-6.4.2 攻击返回详情: 存储攻击过程中返回的详细信息和日志。 FR-6.4.3 防守响应信息: 存储防守方（如安全设备、安全团队）的响应数据。 非功能性需求 (Non-Functional Requirements) 4.1 性能 (Performance) 响应时间: 核心操作（如攻击规划生成、任务分发）应在秒级响应。AI对话框的响应时间应低于2秒，以保证流畅的交互体验。 并发能力: 平台应支持同时执行多个攻击任务，且不影响整体性能。 吞吐量: 能够处理大量数据采集和报告生成任务。 4.2 安全性 (Security) 权限管理: 严格的用户角色和权限控制，确保数据和操作的隔离。 数据加密: 敏感数据（如攻击剧本内容、资产信息、对话内容）在存储和传输过程中应加密。 审计日志: 记录所有关键操作和系统事件，便于溯源和审计，包括AI对话框中的关键交互。 沙箱机制: 攻击执行Agent应具备沙箱机制，防止攻击行为对生产环境造成不可控影响。 4.3 可用性 (Usability) 用户界面 (UI): 直观、简洁、易于操作的图形用户界面，AI对话框界面应符合主流对话式AI产品的设计规范，提供良好的视觉和交互反馈。 用户体验 (UX): 提供流畅的工作流，减少用户操作路径。AI对话框应能够智能引导用户，降低操作复杂性，提升人机协作效率。 帮助文档: 提供清晰的用户手册和在线帮助。 4.4 可靠性 (Reliability) 容错性: 系统应具备良好的容错机制，单个模块故障不影响整体系统运行。 数据备份与恢复: 定期进行数据备份，并提供快速恢复机制。 稳定性: 系统长时间稳定运行，故障率低。 4.5 可扩展性 (Scalability) 模块化设计: 系统采用模块化设计，方便新增功能和Agent。 Agent 扩展: 能够方便地接入新的攻击 Agent 类型。 数据存储扩展: 支持存储容量的水平扩展。 AI能力扩展: 能够方便地集成新的AI模型或自然语言处理能力，以提升对话交互的智能性。 4.6 可维护性 (Maintainability) 代码规范: 遵循统一的代码开发规范。 日志系统: 完善的日志系统，方便故障排查和性能监控。 配置管理: 灵活的配置管理，支持运行时调整。 4.7 兼容性 (Compatibility) 浏览器兼容: 支持主流现代浏览器。 操作系统兼容: 攻击Agent应能兼容主流操作系统（Windows, Linux, macOS）。 数据接口兼容: 提供标准API接口，方便与第三方系统集成。 技术架构概述 (Architecture Overview) （本PRD基于架构图生成，此处仅为对架构图的简要描述，详细架构设计将在技术设计文档中体现） 本平台采用分布式 Agent 架构，以 AI Hacker Agent 为核心，实现攻击规划、执行、验证和总结的自动化流程。 Prompt 攻击剧本配置库: 集中管理各类攻击剧本。 AI Hacker Agent: 核心交互层，通过AI对话框作为用户与规划Agent、人工确认/编辑的主要接口。 规划 Agent: 基于 AI 智能生成攻击路径。 人工确认/编辑: 人机协作的审查环节，通过对话形式进行。 Agent Router: 负责任务分发。 攻击执行 Agent 集群: 包括生产主机、办公主机、邮件、边界和全链路等多种类型的执行 Agent，部署在目标环境附近，进行实际攻击操作。 攻击对抗 Agent: 负责攻击效果的验证和防守方响应的分析。 演练总结 Agent: 生成可视化报告和总结。 数据层: 包含攻击剧本库、资产库和外部引入数据，为 Agent 提供数据支撑，并收集攻击结果、防御响应等数据。 MCP Tools: 提供用户操作界面和管理功能。 攻击任务列表 & 攻击数据解读: 提供任务监控、报告展示和智能分析能力。 附录 术语表: (待补充，如Agent, Prompt, RASP, ATP, NLU等) 参考文档: (如相关行业标准、技术规范等) - Initial Deployment
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