vulnerator-ai

用 OODA 循环驱动的自主渗透测试智能体

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 智能体 🍴 复刻 62 🐛 待处理 1
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 249
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,无官网定价信息

项目预览

vulnerator-ai 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irraz
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,无官网定价信息
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型ai-agents,autonomous-agents,kali-linux,llm-agents,offensive-security,ooda-loop,pentesting,playwright,security
GitHub 星标★ 249
上线时间2026-10-15 00:00:00
代码更新2026-11-04
仓库体积35.4 MB
本站数据更新2026-11-05
维护状态活跃
收录时间2026-11-05
浏览次数0

项目介绍

vulnerator-ai 是一个面向渗透测试场景的自主智能体框架,把 OODA(观察-判断-决策-行动)循环作为调度骨架,让大模型驱动的智能体在授权测试环境中自动推进侦察、分析、利用与复盘。项目以 Hermes 作为决策大脑,通过 MCP 协议接入 Kali 工具链与 Playwright 浏览器自动化能力,并把 ATT&CK 战术技术矩阵作为「判断」阶段的统一语义层,使智能体的行动选择与攻击技战术描述对齐,便于生成结构化报告与可追溯的测试记录。它解决的是传统渗透测试中工具切换繁琐、流程依赖人工经验、结果难以标准化的问题,核心能力包括任务规划与工具编排、浏览器侧交互验证、基于 ATT&CK 的技战术映射,以及多轮循环下的自主决策。适合安全团队在自有靶场或已获授权的资产上做自动化验证与教学演示。

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 2026-11-05 · 当前星标 ★ 249

核心亮点

  • 以 OODA 循环组织智能体决策流程,行动与复盘阶段划分清晰,便于调试和扩展
  • 通过 MCP 统一接入 Kali 工具与 Playwright,工具编排解耦,新增能力成本较低
  • 用 ATT&CK 作为 Orient 阶段语义层,测试动作可映射到标准技战术,报告更结构化

不足之处

  • 早期项目,文档与示例覆盖有限,实际部署需要自行摸索 MCP 服务配置
  • 自主智能体在真实环境中误操作风险高,缺少明显的沙箱与权限约束说明

适用场景

  • 安全团队在自有靶场中对 Web 应用做自动化渗透验证
  • 渗透测试教学演示中展示 OODA 循环与 ATT&CK 映射的完整流程
  • 红队演练前对已授权资产做快速侦察与攻击面梳理

替代项目

PentestGPT、Nebula、CAI

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