本文研究如何利用大型语言模型（LLM）增强网络安全模拟，特别是在自动化合成环境创建和潜在漏洞识别方面。作者提出使用YAML作为结构化表示格式来描述复杂网络配置，从而构建LLM驱动的流水线，以支持并改进强化学习（RL）代理的训练。研究通过对比实验，评估了基于LLM的方法与传统方法（如基于优先经验回放的Double Q-learning）的优劣，重点关注效率、适应性和仿真真实性的提升。在多个合成网络拓扑上的基准测试中，LLM实例化的Python代理达到了高达94.5%的妥协率（即成功攻破目标的比例），且每次评估仅需0.02至0.06秒，相比传统RL训练周期实现了约25,000至50,000倍的加速。这些发现表明，将LLM集成到网络安全研究中具有变革潜力，能够为构建更智能、更健壮的防御系统铺平道路。本文的核心贡献在于提出了一种利用LLM自动化生成仿真环境的方法，并验证了其在速度和效果上的显著优势，适用于网络安全研究者、红蓝队成员以及AI安全领域从业者。