LockKnife

一个终端搞定 Android 深度安全研究，AI 帮你自动挖洞

开源 🏷️定价信息待确认 🚫 站点已失效 智能体 🍴 复刻 123 🐛 待处理 3 👀 关注 15
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 560
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

LockKnife 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类智能体
开发团队ImKKingshuk
官网地址https://lockknife.vercel.app
GitHubhttps://github.com/ImKKingshuk/LockKnife
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明官网为 Vercel 部署的在线页面，但未提供明确的定价信息，需进一步确认。
访问状态🚫 站点已失效
是否开源是
开源协议GPL-3.0
主要语言Python
技术栈/模型adb,ai-agents,ai-assisted-hacking,ai-hacking,android-forensics,android-hacking,android-reverse-engineering,android-security,autonomous-agents,claude,cli-tool,developer-tools,foss,hacker-tools,malware-analysis,mobile-forensics,open-source,openclaw,security-research-tool,terminal-ui
GitHub 星标★ 560
上线时间2023-07-20 00:00:00
代码更新2026-10-17
仓库体积3.0 MB
本站数据更新2026-11-11
维护状态较活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

LockKnife 是一款面向 Android 安全研究人员的统一终端工作台与无头命令行工具，旨在解决移动安全测试中工具碎片化、流程繁琐的问题。它通过 Python 编排和 Rust 加速核心，集成了 ADB 通信、AI 智能体辅助、凭据恢复与破解、APK 静态分析、情报收集和运行时检测等能力，支持交互式 TUI 和自动化脚本两种模式。项目特别强调 AI 驱动的自动化渗透，能显著提升研究效率，适合安全研究员、白帽黑客和移动取证人员使用。

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 2026-08-09 · 当前星标 ★ 560

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：进阶 约 50 分钟 部署方式：本地安装 5 步

环境要求

  • macOS 或 Linux
  • 自有测试设备

安装与启动步骤

  1. 1先看用途

    面向安卓安全研究与取证的命令行工具，只能在自有设备上用。

    brew install ImKKingshuk/tap/lockknife

  2. 2建案件目录

    每次分析建独立目录，产物分开存。

  3. 3跑一次初步检查

    对连接的测试设备做基础信息收集。

    lockknife --cli pipeline run --playbook triage --serial DEVICE --case-dir ./cases/c1

  4. 4分析单个证据

    拿一个数据库文件试解析。

    lockknife --cli forensics sqlite ./example-evidence/messages.db --case-dir ./cases/c1

  5. 5留一份报告

    把结论与证据链一起导出。

如何确认成功

在自有测试机上能完整跑通一次取证流程并导出含证据来源的报告

注意事项

  • 只用于自有设备与书面授权的取证工作。
  • 对他人设备使用涉嫌违法。
  • 证据链完整性比结论更重要，目录结构要规范。
  • 部分能力依赖设备已获取的权限。

核心亮点

  • Rust 加速核心，性能优于纯 Python 实现
  • 内置 AI 智能体驱动，可半自动执行渗透测试流程
  • 统一 TUI 与 CLI 双模式，兼顾交互与自动化

不足之处

  • 早期项目，文档和社区支持尚待完善
  • AI 辅助功能依赖外部模型，离线场景受限

适用场景

  • 移动应用安全渗透测试
  • Android 恶意软件分析与取证
  • 安全研究自动化流水线集成

替代项目

MobSF、AndroBugs、Frida

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