LLM4Pentest

让大模型真刀真枪打渗透，测出真实攻防水平

LLM4Pentest 是一个面向大语言模型渗透测试能力评测的开源项目，主要解决如何系统化衡量 LLM 在真实渗透测试场景中表现的问题。它围绕渗透测试任务构建评测流程，让模型在模拟或实际环境中完成信息收集、漏洞发现、利用等环节，从而暴露模型在安全攻防领域的真实水平。项目核心能力包括任务设计、执行编排和结果评估，帮助研究者和安全团队对比不同模型在渗透测试任务上的成功率与行为差异。相比通用安全问答评测，它更强调可执行的操作链路，适合用来验证模型是否具备实际攻击辅助能力，也能为安全防御方提供模型滥用风险的参考。项目当前处于早期阶段，星标约 360，语言和技术栈信息不完整，但方向明确，适合关注 LLM 安全评测与自动化渗透测试的研究者跟进。

开源 unknown 评测安全
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 362
维护状态 活跃
是否开源 是
定价模式 unknown

项目数据

分类评测安全
开发团队simon-p-j-r
所属国家
官网地址
GitHubhttps://github.com/simon-p-j-r/LLM4Pentest
定价模式unknown
价格说明定价信息待确认
访问状态
是否开源是
开源协议
主要语言
技术栈/模型
GitHub 星标★ 362
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2025-10-25 00:00:00
最近更新2026-09-16 00:00:00
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-09-16
浏览次数0

使用教程

核心亮点

  • 聚焦渗透测试实操链路，而非仅安全知识问答，评测更贴近真实攻防
  • 可对比不同 LLM 在信息收集、漏洞利用等环节的成功率与行为差异
  • 为安全团队评估模型滥用风险和防御策略提供可参考的评测框架

不足之处

  • 项目处于早期，语言和技术栈信息不完整，文档与使用说明可能不充分
  • 评测环境搭建和任务复现门槛较高，社区生态与维护活跃度有待观察

适用场景

  • 安全研究者对比多个 LLM 在渗透测试任务上的实际表现
  • 企业安全团队评估内部或外部模型被用于攻击辅助的风险
  • CTF 或攻防演练中借助 LLM 自动化完成部分信息收集与漏洞验证

替代项目

PentestGPT、AutoGPT

项目介绍

LLM4Pentest 是一个评测安全领域的开源项目，官方简介：暂无简介。项目使用 未知 开发，在 GitHub 上获得 360 星标。

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