OpenVAS Agent: Melhoria de Experiência do Usuário no OpenVAS utilizando LLM - Soares, Raphael Alves de Lima; Barroso, Lucas Nogueira; Azambuja, Antônio João Gonçalves de; Lima, Jean Phelipe de Oliveira; Oliveira, Leonardo Barbosa; Soares, Anderson da Silva (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg), 2026)
A análise de vulnerabilidades é uma técnica utilizada no contexto da segurança cibernética; no entanto, ferramentas como o OpenVAS ainda apresentam barreiras operacionais para usuários menos experientes. Este trabalho propõe uma solução que integra o OpenVAS a um agente de Inteligência Artificial (IA) baseado em Large Language Models (LLMs), permitindo configurar varreduras e interpretar relatórios usando comandos acessíveis. A arquitetura emprega o framework LangChain e a abordagem ReAct para automatizar tasks e transformar dados técnicos em insights compreensíveis. A validação do sistema caracterizou o esforço operacional exigido por cada interface: a criação de uma varredura demanda 11 cliques na interface gráfica ou 7 comandos encadeados na linha de comando, enquanto o agente conduz um diálogo guiado de seis turnos no qual cada parâmetro necessário é solicitado explicitamente, dispensando o conhecimento prévio da taxonomia de entidades da ferramenta. Assim, a ferramenta otimiza o acesso a processos complexos de segurança ofensiva.