pentest-harness

本地跑 AI 打授权渗透,自带模型 API 不泄露数据

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 81 🐛 待处理 13 👀 关注 4
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 471
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费,需自备AI模型API密钥

项目预览

pentest-harness 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S1N6H
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费,需自备AI模型API密钥
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TypeScript
技术栈/模型ai-agent,anthropic-api,bug-bounty,infosec,llm,offensive-security,open-source,openai-api,pentesting,red-team,security-tools
GitHub 星标★ 471
上线时间2026-08-26 00:00:00
代码更新2026-10-07
仓库体积27.3 MB
本站数据更新2026-11-15
维护状态维护中
收录时间2026-10-01
浏览次数11

项目介绍

Pentest Harness 是一个自托管的 AI 智能体运行框架,专为授权渗透测试、漏洞赏金、安全实验室和 CTF 场景设计。它把大模型接入到攻防工作流中,让 AI 能调用工具、执行命令、分析目标并持续迭代,从而减少手工重复劳动。核心能力包括:自带模型 API(支持 OpenAI、Anthropic 等),会话与数据全部留在本地,不上传第三方;面向红队与安全研究,提供任务编排、工具调用和上下文管理。相比通用 AI 助手,它更贴近渗透测试的实际操作链路,适合在合规授权范围内做资产侦察、漏洞验证、报告整理等工作。项目用 TypeScript 编写,早期阶段,星标约 400,社区仍在成长。

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 2026-10-01 · 当前星标 ★ 471

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:高级 约 40 分钟 部署方式:本地构建 5 步

环境要求

  • Node.js 20+
  • 书面授权与目标清单

安装与启动步骤

  1. 1先确认授权范围

    它是给授权渗透测试与漏洞赏金用的,越界即违法。

  2. 2拉仓库装依赖

    前端与后端同一套 pnpm 工作区。

    git clone https://github.com/S1N6H/pentest-harness.git
  3. 3装工作区依赖

    一次装完,注意 Node 版本要求。

    pnpm install
  4. 4配模型与目标清单

    把授权目标写进配置,别让它自由发挥。

  5. 5跑一次受控任务

    从信息收集开始,逐阶段确认输出再往下。

如何确认成功

任务产出的每一条发现都能对应到你授权清单里的资产,且带可复现的请求记录

注意事项

  • 风险边界:只对自有资产或书面授权目标使用,工具不会替你判断合法性。
  • 默认深色界面、面向赏金场景,但它不代替人做判断。
  • 自动化扫描容易触发目标侧的防护,测试时段要提前沟通。
  • 产出的利用细节不要外传,按披露流程处理。
  • 记录里可能含凭据,保存与清理都要当敏感数据处理。

核心亮点

  • 自托管架构,会话与目标数据留在本地,适合对隐私敏感的安全团队
  • 自带模型 API 设计,可自由切换 OpenAI、Anthropic 等,不被单一厂商绑定
  • 面向渗透测试/CTF 的真实工作流,而非通用聊天,工具调用与任务编排更贴合攻防场景

不足之处

  • 早期项目,文档与示例可能不完整,上手需要一定安全与开发经验
  • 生态与插件数量有限,复杂场景下需自行扩展工具链

适用场景

  • 授权渗透测试中做资产侦察与信息收集
  • CTF 比赛中辅助解题与自动化尝试
  • 安全实验室里复现漏洞并整理验证报告

替代项目

PentestGPT、Nuclei、Metasploit

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