PentestAgent
⏺️ PentestAgent — это передовой фреймворк для автоматизированного пентеста, который использует большие языковые модели (LLM) и мультиагентную архитектуру для выполнения задач по тестированию на проникновение с минимальным участием человека. Существует две основные версии продукта: академическая (исследовательский проект) и практическая (инструмент для реального использования).
🧠 Академическая версия:
Это оригинальный проект, представленный на конференции ACM AsiaCCS группой исследователей из Северо-Западного университета, Чжэцзянского университета и Ant Group. Фреймворк построен на мультиагентной коллаборации, где каждый агент отвечает за свой этап пентеста в соответствии со стандартом PTES (Penetration Testing Execution Standard): Reconnaissance Agent, Search Agent, Planning Agent и Execution Agent
Исследователи создали бенчмарк на основе 67 целей из VulHub и HackTheBox (различные CWE и уровни сложности). Результаты при использовании GPT-4 :
➡️ Общая успешность: 74.2% (у GPT-3.5 — 60.6%)
➡️ Простые задачи: 100% завершения на этапах разведки и анализа
➡️ Сложные задачи: успешность снижается до 50% на этапе разведки
Сравнение с PentestGPT показало значительное преимущество в скорости: этап разведки занял 220 секунд против 1199 секунд.
🔑 Практическая версия:
Параллельно с академическим проектом существует активно развивающийся open-source инструмент от сообщества GH05TCREW на GitHub.
❗️ Требования: Python 3.10+, API ключ OpenAI, Anthropic или другого провайдера (поддерживается LiteLLM)
⛓️💥 Запуск:
Режим работы:
⏺️ /assist - Единичный запрос с выполнением инструментов
⏺️ /agent - Автономное выполнение одной задачи
⏺️ /crew - Мультиагентный режим
⏺️ /interact - Интерактивный режим с подсказками
❓ Как считаете, способен данный продукт полностью автоматизировать пентест?
#pentestagemt #ai #pentest #python #openai
🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером
Это оригинальный проект, представленный на конференции ACM AsiaCCS группой исследователей из Северо-Западного университета, Чжэцзянского университета и Ant Group. Фреймворк построен на мультиагентной коллаборации, где каждый агент отвечает за свой этап пентеста в соответствии со стандартом PTES (Penetration Testing Execution Standard): Reconnaissance Agent, Search Agent, Planning Agent и Execution Agent
Исследователи создали бенчмарк на основе 67 целей из VulHub и HackTheBox (различные CWE и уровни сложности). Результаты при использовании GPT-4 :
Сравнение с PentestGPT показало значительное преимущество в скорости: этап разведки занял 220 секунд против 1199 секунд.
Параллельно с академическим проектом существует активно развивающийся open-source инструмент от сообщества GH05TCREW на GitHub.
git clone https://github.com/GH05TCREW/pentestagent.git
cd pentestagent
./scripts/setup.sh
pentestagent -t 192.168.1.1
Режим работы:
#pentestagemt #ai #pentest #python #openai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤7🔥4👍3😁2