nebula

AI 帮你自动侦察和记笔记，渗透测试少干重复活

开源 🏷️定价信息待确认 🚫 站点已失效行业应用 🍴 复刻 177 🐛 待处理 9 👀 关注 15

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GitHub 星标 ★ 1135

维护状态活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

项目数据

分类行业应用

开发团队berylliumsec

官网地址https://www.berylliumsec.com

GitHubhttps://github.com/berylliumsec/nebula

定价模式🏷️定价信息待确认

价格说明定价信息待确认

访问状态🚫 站点已失效

是否开源是

开源协议BSD-2-Clause

主要语言Python

技术栈/模型ai,ai-powered-ethical-hacking-tool,ai-powered-penetration-testing-tool,cybersecurity,cybersecurity-tools,ethical-hacking,ethical-hacking-tool,penetration-testing-tool,security-automation,security-research,vulnerability-assesment-tools,vulnerability-assessment,vulnerability-scanners

GitHub 星标★ 1135

上线时间2023-09-30 00:00:00

代码更新2026-11-03

仓库体积157.4 MB

本站数据更新2026-11-04

维护状态活跃

收录时间2026-09-16

浏览次数1

项目介绍

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。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-16 · 当前星标 ★ 1135

技术标签

ai cybersecurity ethical-hacking security-automation security-research

使用教程

难度：进阶约 20 分钟部署方式：本地安装 8 步

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

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