
nebula
AI 帮你自动侦察和记笔记,渗透测试少干重复活
Nebula 是一款 AI 驱动的渗透测试辅助工具,用 Python 编写,目标是把安全测试中重复、琐碎的环节自动化。它主要解决渗透测试人员在做信息收集、记录笔记和漏洞分析时效率低、容易遗漏的问题:通过接入大模型,Nebula 能自动整理侦察阶段获取的资产、端口、服务等信息,生成结构化笔记,并对发现的漏洞线索做初步分析与归类。核心能力包括自动化 recon 流程编排、AI 辅助的笔记与上下文管理、以及基于已有信息给出漏洞分析建议,让测试者把精力放在验证和利用上,而不是手动抄写和翻查记录。项目定位为 AI-powered ethical hacking 工具,适合授权范围内的安全评估场景,目前处于成长阶段,社区关注度持续上升。
项目数据
使用教程
环境要求
- Linux x86_64 系统(Debian、Ubuntu、Kali 及兼容发行版),当前不提供 macOS、Windows 与 Linux arm64 安装包
- 必须安装 Docker 或 Podman,终端与自动化功能依赖容器运行时
- 网络可访问 berylliumsec.github.io 与 GitHub Releases,用于下载软件包和官方 Kali 镜像
- 首次启动需下载并校验官方 Kali 镜像,耗时数分钟,请预留磁盘与带宽
- 若选择源码运行,需 Python 3.11–3.13、Poetry 2.1.3、Node.js 20(含 npm)、稳定版 Rust 工具链及对应系统的 Tau
安装与启动步骤
-
1准备基础工具
更新 APT 索引并安装下载与验签所需的 ca-certificates、curl、gnupg 三个包。
sudo apt update sudo apt install -y ca-certificates curl gnupg -
2核对密钥指纹
下载 Nebula APT 仓库公钥并打印指纹,必须与官方公布的指纹完全一致,否则不要继续。
curl -fsSL https://berylliumsec.github.io/nebula-apt/nebula-archive-keyring.asc | gpg --show-keys --fingerprint -
3导入签名密钥
把公钥转换为 GPG 密钥环文件,写入 /usr/share/keyrings/,供 APT 校验软件包签名。
curl -fsSL https://berylliumsec.github.io/nebula-apt/nebula-archive-keyring.asc | sudo gpg --dearmor --batch --yes -o /usr/share/keyrings/nebula-archive-keyring.gpg -
4添加预览软件源
写入 nebula.list 源文件,指定 amd64 架构、签名密钥与 prerelease 频道;预览期必须使用该频道。
echo "deb [arch=amd64 signed-by=/usr/share/keyrings/nebula-archive-keyring.gpg] https://berylliumsec.github.io/nebula-apt prerelease main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nebula.list >/dev/null -
5安装 Nebula
刷新源列表后安装 nebula 包,后续升级走常规 APT 流程,由管理员自行控制。
sudo apt update sudo apt install nebula -
6启动桌面程序
执行 nebula 打开桌面工作台。首次启动可能先下载、准备并校验官方 Kali 镜像,期间终端功能尚不可用。
nebula -
7检查运行时边界
查看内置 Core 与本地运行时状态,输出 JSON 便于确认环境是否就绪。
nebula-core doctor --json -
8源码方式运行
克隆仓库后安装 Python 依赖、Playwright 浏览器与前端依赖,最后启动桌面开发模式;需要先自行装好全部前置工具链。
git clone https://github.com/BerylliumSec/nebula.git cd nebula poetry install --with dev poetry run playwright install chromium npm --prefix ui ci npm --prefix ui run dev:desktop
如何确认成功
执行 nebula 能正常打开桌面工作台,且 nebula-core doctor --json 输出正常;首次启动需等官方 Kali 镜像准备完成。
常见问题
Q:可以用 pip install nebula-ai 安装 Nebula 3 吗?
A:不可以。README 明确说明不要用 pip install nebula-ai 安装 Nebula 3,请使用官方 APT 仓库、DEB 包或 AppImage。
Q:macOS、Windows 或 Linux arm64 能装吗?
A:不能。当前发行矩阵不包含 macOS、Windows 和 Linux arm64 安装包,仅提供 Linux x86_64 版本。
Q:为什么首次启动后终端和自动化功能不可用?
A:Nebula 需要先下载、准备并校验官方 Kali 镜像,视网络和容器运行时而定可能耗时数分钟,完成后功能才可用。
Q:不想用 APT 仓库怎么办?
A:可以从 GitHub Releases 下载 DEB 或 AppImage,先用 sha256sum --check --ignore-missing SHA256SUMS-linux-x64.txt 校验后再安装或直接运行。
Q:没有配置大模型还能用吗?
A:可以。模型提供方是可选项,终端、证据工作流、笔记、发现与报告功能在没有模型时仍可使用。
注意事项
- 仅在你自己拥有或获得明确授权的系统与网络上使用 Nebula。
- 当前处于预览阶段,prerelease 频道是有意为之;升级前请备份评估数据并查阅 release notes 与校验和。
- 安装包来自 GitHub Releases 时才视为有效构建,需存在 nebula-v3.* 条目及其原生产物。
- AppImage 无需系统级安装,但使用 Nebula 自己的已签名直连更新通道。
核心亮点
- 把 recon、笔记、漏洞分析串成 AI 辅助流程,减少手动整理成本
- 用大模型对侦察结果做结构化归纳,方便后续检索和复盘
- Python 实现,便于安全人员二次开发和接入自有工具链
不足之处
- 项目较新,文档和最佳实践可能不够完善
- AI 分析结果依赖模型质量,仍需人工复核,不能完全替代判断
适用场景
- 授权渗透测试中自动收集并整理目标资产信息
- 红队演练时用 AI 辅助记录和归纳漏洞线索
- 安全学习者用来练习 recon 流程和漏洞分析思路
替代项目
PentestGPT、Nuclei、Recon-ng
项目介绍
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