AI导哈

AI安全测试框架

一个统一的、多平台的AI安全测试框架，包含AI代理、安全技能、系统提示和自动化工作流，用于高级安全评估、渗透测试和漏洞赏金狩猎。

  • by MauricioDuarte100
  • Python
  • 本地部署
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  • 更新于
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使用说明

我的AI黑客

一个统一的、多平台的人工智能代理、安全技能、系统提示和自动化工作流程框架，专为高级安全评估、渗透测试和漏洞赏金狩猎而设计。

该存储库旨在轻松导入并跨各种代理命令行界面（CLI）工具使用，包括Codex CLI、Hermes Agent、OpenCode、Claude Code和Gemini CLI。它作为一个中央离线大脑，为这些自主代理提供结构化的工作流程、专门的子代理和先进的攻击能力。

架构和工作流程

核心框架依赖于多代理编排架构。该系统不依赖于单一的通用提示，而是利用一个集中式协调代理来协调专门的子代理。

典型的工作流程遵循结构化的流程：

  1. 侦察：初步目标测绘和发现。
  2. 分析和绘图：确定目标技术栈、切入点和边界。
  3. 开发和测试：执行安全、非破坏性的验证有效载荷。
  4. 报告：生成结构化的专业报告，优化以实现快速分诊。

入门指南

要将这整套代理、技能和规则导入到本地AI CLI配置中，请运行安装脚本：

chmod +x install.sh
./install.sh

支持平台

安装脚本将在主目录中查找活动配置，并为以下工具建立符号链接：

  • Codex CLI (~/.codex/)
  • 赫尔墨斯代理 (~/.hermes/)
  • 开源代码 (~/.opencode/)
  • 克劳德代码 (~/.claude/)
  • Gemini CLI (~/.gemini/)

通过符号链接这些资产，您在此工作区中所做的任何更改都将立即传播到您所有的本地AI编码和安全代理。

目录内容

1.代理人(agents/)

包含39个Markdown和TOML格式的专用代理定义。这些文件定义了安全任务的特定专家角色，例如：

  • api代理：将目标测试限制为API身份验证和授权缺陷。
  • ctf编排器：捕获旗帜（CTF）环境的专业协调员。
  • 代码审查员：评估代码库中的漏洞模式和暴露的秘密。
  • 灵魂红队/灵魂网：针对防御和进攻基础设施审查进行了优化的高级行为角色。

2.技能(skills/)

包含134个可执行功能、检查表和指令集的库。这些任务分为特定于域的任务，包括活动目录攻击、web开发（XSS、SQLi、SSRF、SSTI）、多核模糊配置（AFL++、cargo fuzz、libFuzzer）和智能合约漏洞分析。

3.规则(rules/)

管理代理人行为的操作指南：

  • bugbounty-methodoogy.md：系统的4阶段测试手册。
  • 验证规则.md：防止人工智能投机和强制收集具体证据的预报告验证标准。
  • 自动学习.md：反馈循环配置，使代理能够从误报中学习。

4.协调人(orchestrators/)

多智能体循环和技能协调的定义：

  • 主教练.md：协调儿童代理进行端到端安全评估。
  • 统一管弦乐队.md：将安全向量映射到特定子代理动作的动态技能矩阵路由器。

5.知识库(knowledge/)

  • 学习课程.md：记录过去误报和错误的更正。
  • ippsec_wisdom.tar.gz：一个包含1200多个分析文件的压缩档案，供离线参考。
  • 综述/：CTF挑战和安全审计的分类报告和调查结果档案。

6.自动化脚本(scripts/ 根）

  • recon_master.sh：用于自动侦察的包装脚本。
  • redteam_swarm.py：并行多线程发现解析器。
  • ctf_swarm_linux.py / ctf_swarm_windows.py：多探头网络和活动目录枚举器。

模型上下文协议（MCP）集成

模型上下文协议（MCP）服务器允许您的AI代理直接与本地安全工具交互。

模板配置提供在 config/mcp_config.json.template。要使用它，请执行以下操作：

  1. 将模板复制到 config/mcp_config.json.
  2. 更换 <YOUR_HOME> 带有绝对主目录路径的占位符。

这将配置以下集成：

  • 赏金猎人：为超过43个安全测试CLI工具提供stdio接口。
  • 精英侦察：自动化CNAME链扫描和JS秘密分析。
  • 戈库尔赏金：管理子查找器、聚集、核心和sqlmap操作。
  • 斯莱尼赏金：为OSINT和自定义web模糊测试提供包装工具。

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