从事AI安全相关的工作已经有一段时间了。在这一段时间里，GitHub上面的AI渗透测试工具那可就跟爆发了似的一下子多了起来。今儿个就来跟大家讲讲当下比较热门的十个项目，给很多想要在这个方面尝试一下的朋友们当作参考。
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十大AI渗透工具速览
每一个工具都得将它自身的特点给说清晰，得说一说适合什么样的场景，而且还得说一说存在哪些坑。工具到底好不好用，那就要看你用它去做些什么。
一、Strix
首先，当下最为火爆的那个Strix，它的地址乃是usestrix/strix，已经拥有了差不多四万star。
全自动的真正意义上的黑客，于Docker沙箱之中直接开展命令的运行操作。一旦发现漏洞就自行去撰写PoC来进行验证。并且还可以生成修复的补丁以及合规的报告。像nmap、nuclei、sqlmap这类工具都已经预先安装好了。多个Agent有着明确的分工，侦察、打洞、写报告各自去做着自己的事情，如同真实的红队那般。能够直接去集成GitHub Actions，每一次PR都会自动进行扫描，高危的漏洞直接就予以拦截。__不足之处是依赖模型__，建议使用GPT-4o或者Claude Opus，__便宜的模型效果不太好__。
二、PentestGPT
第二个就是PentestGPT，它对应的相关标识是GreyDGL/PentestGPT。它那可是属于老前辈。它曾经在USENIX Security 2024上面发表过论文，是从学术圈子里面出来的。
最初是去做交互式助手的。你给它下达指令，它就跟你说下一步得怎么做，就好像旁边有个老师傅似的。v1.0版本也加入了自主模式，不过核心的优势还是引导式的教学。XBOW基准有104道题目，答对了90道，成功率是86.5%，平均一道题目是1美元，用时是6分钟。新手去练习CTF那可是特别合适的，它不会直接把答案给出来，会引导你去思考，学东西还是比较快的。
三、Pentest Swarm AI
第三个项目乃是Pentest Swarm AI，其项目地址为Armour-AI/Pentest-Swarm-AI。它是运用Go语言来进行编写的。这可是真正的蜂群智能，并非那种流水线式的虚假多Agent。
其他有许许多多的多Agent都是按照顺序来进行操作的：侦察工作完成之后进行分类，分类工作完成之后去进行利用，最后去撰写报告，如同工厂里面的流水线一样。而这个是不一样的，借鉴了蚂蚁信息素的机制，所有的发现都写入到共享黑板当中，每一个Agent自己去判断要不要采取行动，不需要中央方面来进行调度。发现端口打开了，信息素浓度足够了就自动唤醒分类Agent去匹配高危CVE，利用Agent自己就去进行操作。信息素还会伴随时间而衰减，不会死脑筋地一直朝着一条路去钻。添加新的Agent只要编写一个触发的条件就可以了，不用去修改调度器。思路很新颖目前处于alpha阶段，是值得去关注的。
四、PentAGI
第四个乃是PentAGI，它相关的标识为vxcontrol/pentagi，运用的是Go+React技术，有着很不错的Web UI，而且还具备知识图谱，很是适宜企业去进行部署。
企业采取全自主的路线。在进行部署完毕之后，打开浏览器就可以使用，不需要眼睛一直盯着终端设备。其内部内置了二十多种专业的工具。拥有向量数据库再加上Neo4j知识图谱，能够记住之前的成功经验，下一次可以进行重复使用。LLM的支持特别全面，像OpenAI、Anthropic、Gemini、Ollama、DeepSeek、通义千问、Kimi都能够进行连接，对于国内的用户非常友好。还有Grafana、Prometheus监控的全套都具备。__不足之处是比较笨重__，有一大堆Docker容器，__对机器的配置有要求__。
五、CAI
第五个乃是CAI，也就是Cybersecurity AI，它的别号叫robotics/cai，听说它比人类要快上3600倍。
这是一款属于轻量类型的框架。它具备能够支撑三百多种大语言模型（LLM）的能力。在HackTheBox的实际测试情况当中，好多台机器几分钟就可以被攻克下来，速度还算是比较快的。有着学术方面的背景，在arxiv上面是有技术报告存在的。可扩展性是比较强的，添加自己的攻击模块是挺方便的。__它不是那种一打开箱子就能够直接使用的一键式渗透类型的东西__，更像是一个脚手架，比较适合研究员拿过来进行二次开发，去做自己的实验。
六、HackingBuddyGPT
第六个项目乃是HackingBuddyGPT。其相关的标识为ipa-lab/hackingBuddyGPT。它属于维也纳工业大学的项目。它成功入选了GitHub Accelerator 2024。它的口号是运用50行代码搞出一个AI黑客。
设计的哲学乃是极为简约。对LLM连接、日志、SSH、历史记录这类繁琐之事进行框架方面的处理。撰写新的攻击场景仅仅需要几十行代码而已。最初是从Linux提权方面入手，发布了两篇论文，之后拓展到Web以及API领域。存在本地shell和SSH这两种模式。__需要提醒一下，本地模式就是直接在你的机器上运行命令，可别在生产环境傻乎乎地使用。__这是新手入门AI安全研究的最为合适的起始点，代码清爽干净而且文档十分全面，阅读源码能够学到东西。
七、Shannon
第七个是Shannon，它来自KeygraphHQ/shannon这个地方。它在很短的时间之内就冲到了三万多star，而且还成为了GitHub Trending第一名。它最为突出的特点就是白盒和黑盒相结合。
其他的工具全部都是纯黑盒的状态。它们仅仅只会发出请求然后查看返回的包。而Shannon能够读取源码。它首先进行静态分析，弄明白其中的逻辑，找到潜在存在的漏洞。之后构造请求来进行动态的验证。它的准确率要比纯黑盒高上很多。误报的情况很少。而且还能够发现很多扫描不出来的逻辑漏洞。它内置了浏览器自动化的功能。能够测试XSS、CSRF、登录交互这类场景。速度方面优化得还不错。几万行代码用起来也不会花费太长的时间。要是手里有源码想要做深度的测试，选择它就对。
八、CyberStrikeAI
第八个项目乃是CyberStrikeAI。其标识为Ed1s0nZ/CyberStrikeAI。这是由国内的开发者所开展的项目。
国产存在有AI渗透测试平台这样的情况。该平台具备可视化的Dashboard。其界面是比较友好的，对于中文用户而言是很友好的。整合了常见的安全方面的工具。支持自动化的扫描以及漏洞的验证。操作的门槛相对来说是低那么一点的。要是有想要支持国产工具或者使用中文界面的情况，不妨尝试一下这个平台。
九、PentestAgent
第九个乃是PentestAgent。其相关的标识为GH05TCREW/pentestagent。它属于纯黑盒的类型。它着重以轻量并且快速作为自身所主打呈现出来的特点。
实用主义的这样一种路线，不存在很多花里胡哨的用户界面，也不存在复杂的知识图谱。就是老老实实地去做黑盒扫描。子域名枚举、端口扫描、目录爆破、漏洞探测全部都实现了自动化。速度比较快资源的占用量比较低。quick模式十几分钟就能够把结果给弄出来。要是想要快速地去了解目标的情况，或者是去跑批量目标的时候，特别地好用。搞漏洞赏金的人可以先用它来对大范围进行扫描，然后再手工地去深入，能够节省时间。
十、Pentest Copilot
最后的那一个是Pentest Copilot，它的代码仓库是bugbasesecurity/pentest-copilot。它的定位就是个副驾驶，可不是那种全自动的驾驶员。
有不少人担忧全自动的AI会胡乱行事，或者想要自己掌控节奏。Copilot就是针对这样的情况来进行设计的。它不会自己主动去执行命令。你将HTTP请求、代码、扫描结果等给到它，它会帮助你进行分析，给你提供Payload方面的建议，告诉你下一步要怎么去尝试。你保持着控制权，AI仅仅去做脑力分析这一个方面的事情。和Burp Suite配合起来使用的时候效果是最好的，专业的渗透测试人员实际上是很依赖这种模式的。
选型
已经把前面的十个内容都阐述完毕，那最后，就来提供一下在选择这一方面的相关建议哈。
企业倘若要开展DevSecOps且需要CI/CD集成的话，那就选择Strix或者PentAGI，这二者的企业特性是最为全面的，部署完成之后就可以直接使用。要是进行学术研究或者二次开发的话，就选择HackingBuddyGPT或者CAI，代码是比较干净而且还容易进行扩展。要是进行纯黑盒快速扫描的话，就使用PentestAgent或者Strix的quick模式。要是有源码进行深度测试的话，就直接使用Shannon。新手学习CTF从PentestGPT开始，它会引导你去进行思考，不会直接给出答案。想要玩多Agent协作的话，Pentest Swarm的思路是比较新颖的值得去看看。就只是想要一个AI助手来帮你进行分析，不想让它随意乱动的话，那就是Pentest Copilot。支持国产工具的话就选择CyberStrikeAI。
最后
最后再来讲一讲重要的那一个点哈：__所有这一些个工具，仅仅只能够去检测你自己所拥有的或者是拿到了书面授权的系统。没有经过授权就去进行渗透那是违法的，可不要抱着那种侥幸的心理喂。工具它是存在着两面性的，要是使用得好的话就能提高效率，要是使用歪了那就会出现问题。
这一个领域发展得特别迅速，差不多每周都会有新的项目出现。今天所谈及的那十个项目，过了半年或许又会有更为出色的情况。但是不管工具如何发生变化，基础层面的安全知识是不会改变的。__可千万不要觉得有了AI黑客就不用去学习基础。__恰恰相反你要是不懂得原理，就连AI所给出的结果对不对都没有办法进行判断，那样才是真正危险的。
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