AI-PENTEST——基于 AI 的多智能体自动渗透测试系统

https://github.com/F0ran9/AI-PENTEST

AI-PENTEST 是一款开源的 AI 驱动多 Agent 自动化渗透测试平台。系统运用 LLM 调度核心（Coordinator）加上监督模块（Observer）来编排专项子 Agent 的三层体系结构，在合法授权范围内自动执行从信息收集、漏洞扫描、利用验证直至取证报告输出的完整渗透测试流程。

系统涵盖 Web 渗透测试与主机端 C2 两条核心任务链路，内置 45 余款安全工具、131 条 BOF 战术库、四源资产发现能力，并支持任务级知识蒸馏与六份标准报告输出。整套系统基于 Docker Compose 一键部署，兼容多 LLM 按角色混合调度。

合规声明：本平台仅适用于已获授权的安全测试场景（渗透测试 engagements、CTF、安全研究、自有资产巡检）。平台内置授权目标硬拦截、全局黑名单、出口代理白名单与全量审计机制，使用者须自行确保测试行为获得书面授权。

平台采用 Coordinator-Worker 三层 Agent 架构：

主控 Coordinator：仅负责任务拆解与调度，仅开放 SpawnAgent/AskUser/Read 三个工具，确保上下文零污染

监察 Observer：实时监控 Agent 运行状态，防止 LLM 失控

专项子 Agent：各自携带独立的 system prompt 与全套工具执行，如 web-pentester、idor-tester、bruter 等

通过 DAG 依赖编排加专家池并发加预算守卫（软/硬时限、回合封顶）机制，有效防止 LLM 过度消耗 token。

从工具调用日志、截图取证、原始请求/响应包到 6 份制报告，每条漏洞实现三级溯源：

截图取证 → Finding 记录 → run 执行事件

请求包可直接粘贴进 Yakit / Burp 进行复测。

CVE 类发现必须真实发送 POC 验证请求才能标记为「已确认」

响应包宁空勿造，绝不合成虚假数据

AI 结论默认「待人工复核」，支持三态复核闭环：待复核 / 已确认 / 误报

授权边界 scope 逐 host 硬拦截（Bash 命令行里的目标同样过检）

敏感操作二级审批（模式审批）

凭据脱敏、全路由审计

平台级防火墙（IP / CIDR / GeoIP 三级拦截）

使用 Oktos（xred.team）功能设计实现：

支持 MCP 适配器接入外部工具，工具页支持手动直连扫描。

四源聚合：FOFA / Hunter / Quake / Shodan

资产一键入库

联动渗透任务

攻击链可视化关联

多层 DAG 自由画布：资产 → 漏洞 → 利用 → 凭据 → 横向移动

支持拖拽 / 缩放 / 鹰眼 / 图例

原子测试矩阵三阶段流转

含真实请求/响应包、分步复现卡、复现脚本（md/pdf/docx）、证据截图三级溯源、漏洞三态人工复核。

要求：Linux 服务器，Docker 24+ 与 Compose v2，root 权限

脚本自动完成：

下载 compose 配置

生成 .env（随机 PG/MinIO 密码 + JWT 密钥）

拉取 3 个预编译镜像（约 2-4 GB）

启动全栈服务

健康检查通过后打印访问地址

访问 http://<服务器IP>:30012

安全基线：首次登录强制修改默认密码；APP_ENV=production 时若 JWT_SECRET 为默认值/弱值，后端拒绝启动。

首次登录后必做：

修改 admin 密码

在「系统管理 → 配置 → 大模型配置」接入至少一个 LLM

支持按角色绑定不同模型（coordinator 用强模型、subagent/report 用高性价比模型）。

配置方式：界面配置（推荐，保存即用无需重启）或 .env 环境变量。

控制面导出镜像后，在执行机上接入：

平台安全控制已映射至：

等保 2.0 相关条款

PCI-DSS v4.0 要求

支持差距分析与审计证据导出