当今AI技术的普及，为我们的生活带来了前所未有的便捷。在AI写作、作图、视频处理等领域的应用非常普及。本文我们来谈谈AI在渗透测试中的应用！

工欲善其事必先利其器，一款好用的AI工具能帮助我们事半功倍。Kimi智能助手就是一款非常好用的AI工具。是国内最早支持 20 万字无损上下文的AI助手。支持实时搜索  多文件处理 音输入输出 等等。现在让我们借助这款工具，来看看AI在渗透测试中的应用。

使用示例

写作辅助

Kimi 不仅脑容量大，而且能结合网络实时搜索。通过用户输入信息，反馈用户最有用的信息。如，笔者这里询问“nmap扫描时怎样逃逸防火墙”

可以看到，生成的内网非常详细。此外，这款ai工具非常适合刚入门的新手。如我们利用ai生成msfconsole相关教程。

由于Kimi支持20 万字无损上下文。所以写课程报告，帮忙润色与改写是完全没有问题的。

资料整理

当然，对于一些技术类文章，我们可以借助Kimi帮我们分析整理，制作表格，阅读网页链接等。

编程开发

在编程和开发时，当遇到相关问题。我们利用AI能轻松的解决。

以下为AI提供的代码。

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('students_scores.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 计算平均分
average_score = df['Score'].mean()

# 计算优秀率（假设成绩 >= 85 为优秀）
excellent_count = df[df['Score'] >= 85].shape[0]
excellent_rate = excellent_count / df.shape[0] * 100

# 计算及格人数（假设成绩 >= 60 为及格）
pass_count = df[df['Score'] >= 60].shape[0]

# 打印统计信息
print(f"平均分: {average_score:.2f}")
print(f"优秀率: {excellent_rate:.2f}%")
print(f"及格人数: {pass_count}")

# 将统计信息写入新的Excel文件
summary_df = pd.DataFrame({
    'Metric': ['Average Score', 'Excellent Rate', 'Pass Count'],
    'Value': [average_score, excellent_rate, pass_count]
})

with pd.ExcelWriter('students_scores_summary.xlsx') as writer:
    df.to_excel(writer, sheet_name='Scores', index=False)
    summary_df.to_excel(writer, sheet_name='Summary', index=False)

print("统计信息已写入 'students_scores_summary.xlsx'")

当然，我们可以针对特定文件，写相对于的代码。

是不是很方便呢！当然，在网络安全领域，我们还可以利用AI帮助我们分析某一段代码是否存在漏洞。如：

会议纪要

利用Kimi,还可以录音稿整理：处理录音转文字中的错别字、口语化内容，整理录音稿内容等。

总结

AI的应用将会普及到生活中的方方面面，也使得我们工作和学习更便捷。有关Kimi更多的玩法可以访问官网或点击阅读原文快速体验！

官网地址：  https://kimi.ai (阅读原文 快速访问)

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