墨云科技天查网络攻击检验机器人
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天查-网络攻击（检验）机器人、天佑-网络防御机器人
训练智能体需要的数据支撑
安全模型需要什么样数据？
数据如何整理的原始数据 标准数据（自动化）
自动化标注数据如何保障质量？投票机制：是A1与A/的协同工作一种工作方式、通过三个模型对墨云自有模型标注的数据进行投票。例如: Lama，里千问，OpenAl（DeepSeek）。
数据的二次标注提取高质量数据举例子：在一次标注数据基础上100万，简短经验知识蒸馏方案提取高质量的数据到20万。
天查-网络攻击（检验）机器人解决方案-天查大模型逻辑架构
工作流程用户指令经意图识别和任务解析后，渗透策划师规划攻击路径并分配任务，信息探测师侦察目标系统信息供情报分析师挖掘情报，脚本编辑师生成攻击脚本，渗透工程师综合多方成果利用工具集执行攻击，过程中工具调度提供资源支持，最后将结果响应输出并生成报告交付用户。
天查大模型在网络攻击过程中场景拆分
背景-攻击手段智能化，传统防御难以对抗生成式人工智能（AI）的出现，为黑客提供了新的攻击手段，使得攻击更加隐蔽更加快速，传统防御低效能难以对抗
AI赋能攻击
传统防御攻击
传统防御 远远滞后 AI攻击AI渗透方案 以AI对抗AI
背景-传统渗透效率滞后，安全需求难以支撑传统渗透依赖“人力堆量”，AI渗透通过 技术平权（降低门槛）、效率革命（自动化流程）、成本优化(复用进化)让企业安全测试从“偶发、高成本、依赖专家”，转向“常态化、低成本、普惠可用”，真正实现攻防能力的代际跨越。
结合多种核心技术解决不同场景痛点通过以下四个核心技术，能够赋能不业务场景的实际需求。
场景-已知待检资产，需快速检测漏洞--提速检测响应系统基于智能攻击决策，实现漏洞检测全流程无人化:自动接收任务目标(如资产范围、重点漏洞类型)，结合自定义指纹（系统版本、应用框架等）与集成RAG知识库（集成自建主流漏洞库），智能匹配潜在漏洞（如HTTP发包类漏洞），并利用大模型自动生成Pvthon POC脚本;支持Payload动态调整以提升利用成功率，并输出高分析价值报告，辅助深度检测。
场景-资产暴露面检查--让“看不见的资产”显形痛点：内部资产台账缺失、自研系统文档散落、攻击面模糊。
用户自然语言提问（如“我们有哪些对外暴露的Java服务?”），系统自动关联资产与风险结合高价值信息分析，在已控主机中自动识别配置文件。服务端口、依赖关系
场景-漏洞检测与验证--从“发现”到“确认”全自动痛点：漏洞误报率高、POC编写耗时
减少人工干预，实现“检测-验证-绕过”闭环
场景一红蓝队赋能--AI红客实现无人化渗透痛点：红队依赖专家经验、蓝队难以模拟真实攻击路径
公司介绍
公司荣誉与资质
公司荣誉与资质
创办企业情况-国际领先，国内首创 AI+智能攻击 智能攻防BOT体系国际领先国内首创
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