夜雨聆风AI驱动的自主渗透测试框架(LLM与72+款安全工具)
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📖 项目/工具简介
Zen-AI-Pentest是一个AI驱动的自主渗透测试框架，结合LLM与72+款安全工具，面向专业安全团队和企业。
🚀 一句话优势
工具执行 + 多Agent协作，实现从侦察到报告的全自动渗透。
📋 核心能力速览
📸 运行截图
✨ 核心亮点
1. 自治AI Agent与真实工具执行
框架基于ReAct模式（Reason→Act→Observe→Reflect）驱动智能体循环，支持状态机管理（IDLE→PLANNING→EXECUTING→OBSERVING→REFLECTING→COMPLETED）。与同类工具不同，Zen-AI-Pentest执行Nmap、SQLMap、Nuclei等工具，所有工具在Docker沙箱中隔离运行，配合私有IP拦截、超时管理和资源限制，确保安全可控。
2. 多Agent协作与风险引擎
框架内置Researcher和Analyst等多Agent系统，通过Workflow Orchestrator分配任务并聚合结果。其风险引擎采用贝叶斯过滤降低误报率，结合LLM投票共识验证漏洞真实性。每项发现均附带CVSS/EPSS评分与企业影响分析（财务、合规、声誉），并自动生成修复建议，真正实现从发现到决策的闭环。
3. 完整的证据链与报告体系
所有渗透活动均生成防篡改的加密证据，包括截图、HTTP流量、PCAP文件和SHA-256哈希签名，确保证据链完整可追溯。报告生成器支持高管摘要、技术报告、合规报告（OWASP/ISO27001/PCI DSS）三种模板，可导出为PDF、HTML、DOCX和JSON格式，满足不同角色需求。
🛠️ 技术优势
📖 使用指南
① 准备工作：推荐使用Docker部署，克隆仓库后执行 docker-compose up -d 一键启动。首次运行需编辑 .env.example 文件，填入LLM API Key（支持Kimi、OpenAI、Claude等）和数据库配置。或者，使用Obsidian Vault方案安全存储凭证。
② 核心操作：访问 http://localhost:8000/docs 查看API文档，或通过 POST /scans 创建扫描任务。你可以在请求体中指定目标、扫描类型（network/web/recon）和风险等级（SAFE→AGGRESSIVE）。系统会自动触发Workflow Orchestrator，分发任务给各Agent执行。也可在Python中通过 ReActAgent 类编程使用。
③ 结果查看：WebSocket实时推送扫描进度，任务完成后可调用 GET /reports 生成报告。报告支持PDF/HTML/JSON格式，包含漏洞详情、分数、证据截图和修复建议。所有原始输出保存在 output/ 目录下，证据文件附带SHA-256签名用于法庭举证。
📖 项目地址
https://github.com/SHAdd0WTAka/Zen-Ai-Pentest💻 技术交流与学习
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