自动化渗透测试技术发展迅速，但"实验室表现"与"实际效果"之间仍存在明显差距。近年来，利用强化学习进行自动化渗透测试成为研究热点，因其具备序列决策和试错学习能力，特别适合漏洞发现、权限提升等任务。然而在实际应用中，这种方法面临两大挑战：一是训练依赖的仿真环境难以完全模拟真实网络的复杂性；二是训练有素的智能体在面对新环境时，性能往往大幅下降，出现"泛化不足"问题。
网络安全已成为国家战略竞争力的重要组成部分。这项技术进展不仅展示了智能安全领域的新突破，其创新思路也为解决行业共性问题提供了参考。推动技术从实验室走向实际应用，需要产学研各界的持续协作。