
Cybermes
让 AI 智能体自动跑通漏洞挖掘与验证全流程
Cybermes 是一个面向攻击性安全场景的自主智能体框架,专为漏洞赏金、红队演练和渗透测试设计。它由 Hermes Agent 驱动,结合专门的安全推理技能与多模型 LLM 编排,让智能体能够自主完成从信息收集、漏洞探测到利用验证的完整链路。项目集成了 Nuclei 等成熟安全工具,并引入 CVSS v3 评分机制,对发现的问题进行风险量化。其核心价值在于把大模型的推理能力与安全工具链打通,减少人工在重复性侦察和验证上的投入,同时通过多模型调度降低单一模型误判带来的风险。适用于安全团队在授权范围内做自动化漏洞挖掘、红队模拟和 DevSecOps 流程中的安全验证,帮助提升攻防效率并沉淀可复用的攻击推理经验。
开源
free
智能体
GitHub 星标
★ 842
维护状态
活跃
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类智能体
开发团队Zyrexnn
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目,定价信息待确认
访问状态
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型ai-agent,appsec,bug-bounty,cvss-v3,cybersecurity,devsecops,exploit-validation,hermes-agent,infosec,llm-security,nuclei,offensive-security,penetration-testing,playwright,reconnaissance,red-teaming,security-tools,sqlmap,threat-research,vulnerability-scanner
GitHub 星标★ 842
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2026-08-19 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2026-09-13
浏览次数0
使用教程
核心亮点
- 集成 Nuclei 等真实安全工具,不是纯 LLM 空谈,能落地执行扫描与验证
- 多模型 LLM 编排,可按任务调度不同模型,降低单模型误判风险
- 引入 CVSS v3 评分,对发现漏洞做风险量化,便于优先级排序
不足之处
- 项目处于早期,783 星标,生态与文档成熟度有限
- 自主攻击性智能体涉及授权与合规边界,实际使用需严格约束范围
- 对 LLM 调用成本和模型可用性依赖较高,离线或低预算环境受限
适用场景
- 安全团队在授权范围内做自动化漏洞赏金侦察与验证
- 红队演练中模拟攻击链,快速验证潜在利用点
- DevSecOps 流程中集成自动化安全验证,辅助 CVSS 风险评分
替代项目
Nuclei、Metasploit、PentestGPT
项目介绍
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