本地部署网络安全相关的大模型及安装使用方法+ AiScan‑N助力CTF网络安全大赛｜内网快速扫描，无需访问互联网！

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文章总结： 本文介绍在Windows笔记本本地离线部署网络安全专用大模型（如SecGPT、Gemma-4等）与AiScan-N内网扫描工具的完整教程，涵盖LMStudio软件安装、模型加载、MCP配置及实战演示（SQL注入测试、内网主机扫描）。核心应用于CTF竞赛、内网渗透和离线安全测试场景，强调工具仅限合法安全研究使用。 综合评分： 72 文章分类： 渗透测试,CTF,内网渗透,安全工具,红队

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2026年4月14日 07:53 中国香港

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这篇文章是在 Windows 笔记本本地离线运行网络安全专用大模型+ AiScan‑N 内网扫描的完整实操教程，核心用于CTF 竞赛、内网渗透、离线自动化安全测试，CTF 解题、自动化渗透测试。

硬件与软件准备

硬件：Win11、i7-13700HX、32GB 内存、RTX4060 Laptop工具：LM Studio（本地运行 LLM 的桌面软件）辅助：AiScan‑N（内网快速扫描工具，支持离线）

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测试环境在一台笔记本电脑上完成部署：

操作系统：Microsoft Windows 11 家庭中文版, 版本 10.0.26100CPU：13th Gen Intel(R) Core(TM) i7-13700HX内存：32.0 GB显卡：NVIDIA GeForce RTX 4060 Laptop GPU部署网络安全大模型安装LM Studio： 一款支持在本地运行大型语言模型（LLM）的桌面应用程序，旨在降低使用 AI 模型的技术门槛，同时提供高性能和离线使用能力。LM Studio官网:  https://lmstudio.ai/

本地离线AI大模型是直接部署在你的电脑上，具体使用哪个版本的本地大模型，将根据你的电脑配置来决定。本地大模型顾名思义，是在你的电脑本地运行的模型，其运行效果与电脑配置密切相关。

前往LM Studio官网下载对应系统版本: https://lmstudio.ai/ （首次启动：可跳过引导，设置可切换为简体中文）

1、在 LM Studio 中安装下载并使用大模型，主要分为在线下载（推荐）和本地导入两种方式。以下是详细步骤：

在线下载模型（推荐）进入「发现 / Discover」界面，点击左侧放大镜图标

输入模型名称（如SecGPT, Cybersecurity, Gemma-4-31B、Gemma-4-26B-A4B-JANG_2L-CRACK），建议加 gguf 筛选格式。也可使用文章末尾推荐的【 🛡️ 网络安全相关大模型】搜索模型名称即可下载。

点 Download，等待完成。下载目录：

“` Windows: C:Users用户名.lmstudiomodelsmacOS: /.lmstudio/models/LM StudioLinux: /.lmstudio/models/LM Studio

 加载模型并聊天

进入「聊天 / Chat」界面。

顶部点「Select a model」（快捷键 Ctrl+L）

选中已下载模型 → 点 Load 加载。

加载完成后，底部输入框即可对话。

3️⃣打开 MCP 配置文件

进入「聊天 / Chat」界面，选择大模型，点击【锤子】按钮。

运行AiScan-N服务端后点击【+】号新增MCP配置

配置文件

{ “mcpServers”: { “AiScan-N”: { “command”: “cmd”, “args”: [ “/c”, “D:客户端保存的目录AiScan-N.exe”, “-server”, “http://服务端IP:10000”, “-token”, “” ] } }}

点击保存

出现【锤子】图标说明配置成功。

设置里面查看

所选择的模型需要带有【锤子】图标的才能调用MCP工具。

4️⃣实战演示【使用越狱无限制的 Gemma-4 && 靶场来源：好靶场】

➡️本地部署网安相关大模型对SQL注入进行测试

➡️扫描内网 192.168.5.0/24

你好，请帮我扫描内网 192.168.5.0/24 存活的主机。

好靶场【高级会员】兑换码，登录系统访问个人中心

兑换码：cffd65b2fc8dcde77ca457d2bba929b3a448dbec0a8c6586a6e071911b33ee7ed46c4fdfea1281f5cb877b31cdecff00b0f9511cdfa8081f7e0faebde7cc04587d824f365f396df715c1

🛡️ 网络安全相关大模型

1、Trendyol-Cybersecurity-LLM-Qwen3-32B-Q8_0-GGUF该模型基于Qwen3-32B基础，并通过GGUF格式的Q8_0量化优化，体现了一种复杂的人工智能驱动安全运营方法。该模型的发展体现了对现代网络安全实践复杂需求的全面理解，将先进的自然语言处理能力与领域专长相结合。

https://huggingface.co/Trendyol/Trendyol-Cybersecurity-LLM-Qwen3-32B-Q8_0-GGUF

2、越狱无限制的 Gemma-4-31B 网安模型模型，可通过 Mac 的Vmlx本地部署

https://huggingface.co/dealignai/Gemma-4-26B-A4B-JANG_2L-CRACK

3、越狱无限制的 Gemma-4-31B 模型

https://huggingface.co/douyamv/Gemma-4-31B-JANG_4M-CRACK-GGUF

4、BaronLLM 是一款为进攻性网络安全研究和对抗性模拟优化的大型语言模型，提供结构化的指导、漏洞推理和红队情景生成，同时执行安全约束以防止内容被禁止。

https://huggingface.co/AlicanKiraz0/Cybersecurity-BaronLLMOffensiveSecurityLLMQ6KGGUF

5、v2-Max 是一个基于 Llama-3.3-70B 的防御、安全对齐的网络安全语言模型。它通过从零开始在v2数据集上进行SFT训练，并在CS-Eval的EN和EN-ZH轨道上名列前茅。

https://huggingface.co/Trendyol/Trendyol-Cybersecurity-LLM-v2-70B-Q4KM

6、GPT-OSS-网络安全-20B

https://huggingface.co/mradermacher/GPT-OSS-Cybersecurity-20B-Merged-heretic-i1-GGUF

7、由 mradermacher 发布的，基于 Meta Llama 3.1 80亿参数 基础模型，专门针对 Kali Linux渗透测试和网络安全领域 进行过深度微调的AI模型文件。

作为一个本地化的、专业的网络安全AI助手。
可以帮助安全研究人员和渗透测试员理解概念、生成或解释漏洞利用代码、建议攻击路径、分析工具输出、编写报告草稿等。
在配备了Kali Linux的虚拟机或物理机上本地运行，无需将敏感的测试信息发送到云端。
https://huggingface.co/mradermacher/Llama-3.1-8B-kali-pentester-GGUF
```
8、SecGPT 是由 云起无垠 于 2023 年正式推出的开源大模型，专为网络安全场景打造，旨在以人工智能技术全面提升安全防护效率与效果。
```

SecGPT 融合了自然语言理解、代码生成、安全知识推理等核心能力，已成功落地多个关键安全任务场景：

🛠 漏洞分析：理解漏洞成因、评估影响范围、生成修复建议
🧭 日志与流量溯源：还原攻击路径、分析攻击链，辅助事件复盘
⚠️ 异常检测：识别潜在威胁，提升安全感知与响应能力
🎯 攻防推理：服务于红队演练、蓝队分析，支撑实战决策
📜 命令解析：分析攻击脚本，识别意图与高危操作
💬 安全知识问答：团队“即问即答”的知识引擎https://huggingface.co/clouditera/SecGPT-14Bhttps://github.com/Clouditera/secgpt
```
 
```
如果你对网络安全、漏洞研究或工具开发感兴趣，欢迎一起交流！ “`

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