AntiFox 是一套 AI 自主渗透测试平台：给定授权目标，由规划器 / 工作者 / 主控多智能体围绕双图架构（全局资产图 + 每任务探索图）自主完成 侦察 → 攻击面发现 → 利用验证 → 漏洞记录 → 报告交付，全程可视化、可介入、可交付。
与多数"擅长发现、止于发现"的自动化渗透工具不同，AntiFox 把重心放在交付——让 AI 挖到的漏洞，变成工程师看得懂、能复现、带证据、可直接交付客户的报告。
v2.0 聚焦一件事——把"挖得到"做成"交得出"。agent 在挖洞的同时就把复现过程与证据固定下来，工程师的工作也随之从"从零整理报告"转变为"验证确认"。
① 复现过程就地落库。 agent 执行利用的同时，将每一步的请求、响应、预期结果与验证结论结构化记录入库，而非事后重构，从根本上杜绝复现步骤"拼不全、靠编造"。
② 发现页按利用链分步呈现。 漏洞不再是"一条命令加一句结论"，而是从入口点、前置条件到逐步利用的完整链条，每一步以自然语言说明配一个真实请求，工程师打开即可理解漏洞的来源与利用路径。
③ 每一步自动关联真实流量包。 agent 作业期间发出的全部请求经 MITM 录制完整落库；在记录漏洞的同时，系统按时间窗口与步骤顺序，将每一步精确关联到其对应的真实数据包。点击即可查看原始请求与响应报文，带语法高亮、正文检索与命中计数，无需再回到代理工具重新构造、重新复测。
④ 证据即报文。 对敏感信息泄露这类漏洞，流量报文本身就是证据，不必再事后截图拼凑。
⑤ 人工级三语报告。 AI 叙述 + python-docx 排版成交付级 .docx（封面 / 目录 / 页码 / 每漏洞属性表与结构化复现），支持简体 / 繁体 / 英文整份报告。
以上界面数据均为本地靶场的合成演示数据。
依赖 PostgreSQL；探索需配置 LLM（ANTHROPIC_API_KEY 或 OPENAI_API_KEY，也可在 UI 的「LLM 配置」页填）。生成 .docx 报告需 python3 + python-docx（Docker 镜像已内置）。
curl -O https://raw.githubusercontent.com/AntiFox-AI/antifox/main/docker-compose.yml
curl -O https://raw.githubusercontent.com/AntiFox-AI/antifox/main/.env.example
cp .env.example .env # 设 POSTGRES_PASSWORD
docker compose up -d # 自动拉镜像 + PostgreSQL 并启动打开 **http://localhost:8787**，首次进入 /setup 设置管理员密码。
到 Releases 下载对应平台 zip（Linux amd64/arm64 · macOS amd64/arm64 · Windows amd64），解压后：
cp config.example.json config.json # 填好 database 连接
./antifox # Windows 为 antifox.exe本项目完整源码开放（AGPL-3.0）。前置 Go 1.24+ / Node 20+ / PostgreSQL / Python 3（报告渲染）：
cd web && NEXT_EXPORT=1 npx next build && cd .. # 前端静态导出
cp -r web/out/. server/webui/dist/ # 内嵌前端
CGO_ENABLED=0 go build -tags embedui -o antifox ./cmd/antifox
./antifox完整步骤（含 skill 内嵌、开发热更新）见 CONTRIBUTING.md。
一键更新：裸机/源码部署用
./start.sh启动，或用 systemd（见deploy/antifox.service，设RestartForceExitStatus=75），即可在「系统配置」页检查并安装新版本（SHA256 校验 / 原子换装 / 失败回滚，数据不受影响）；Docker 部署用docker compose pull。
| 仪表盘 | 任务 |
|---|---|
 |
 |
AntiFox 自开源项目 ARTEX（作者 @Autumn-27）的 v0.1.1 起二次开发，此后持续跟进上游演进，期间与上游相互交流借鉴。在此坦诚致谢原作者的奠基性工作。
需要说明的是，"自动发现"与"报告交付"本是两类目标：ARTEX 把发现做得很强，而交付更贴近具体项目、因客户而异。AntiFox 正是在其优秀底座之上，把工程重心补在了"交付"这一环。
在继承其优秀底座（探索图引擎、MITM 流量录制、规则化 HITL 拦截、多智能体编排）的基础上，AntiFox 主要增强：
| 方面 | 说明 |
|---|---|
| 证据驱动的交付 | 复现过程就地落库、发现页按利用链分步、每步自动关联真实流量包（语法高亮 / 正文检索 / 命中计数） |
| 人工级报告 | AI 叙述 + python-docx 排版成交付级 .docx（封面 / 目录 / 页码 / 每漏洞属性表），支持简 / 繁 / 英整份 |
| 报告管理 | 组织级设置、命名模版（出具方 / logo / 人员 / CVSS）、按任务生成、勾选收录漏洞子集 |
| 漏洞管理深化 | AI 富化成结构化数据（CVSS / 影响 / 修复 / 结构化复现）、四级严重度、批量富化、会话漏洞补录 |
| 三语国际化 | 全站简体 / 繁体 / 英文 |
| 多用户权限（RBAC） | 可视化权限矩阵自定义角色、系统角色、资源级范围、登录审计 |
| 知识库检索增强 | 全局 + 任务双层 pgvector RAG，为 Agent 提供领域知识 |
| 一键更新 | 系统配置页从 GitHub Release 检查并安装新版本（SHA256 校验 / 原子换装 / 失败自动回滚），升级不影响数据 |
Go 单体后端（go:embed 内嵌 Next.js 前端）+ PostgreSQL。核心是双图架构：全局共享的资产图（跨任务的资产真值库）与每任务独立的探索图（目标 / 意图 / 事实 / 漏洞的推进血缘链），两图靠锚点互连。引擎事件驱动——图一变就唤醒规划器派意图，工作者领意图执行并把结果写回，写回再触发下一轮，直到目标被证明。
flowchart TB
subgraph FE[前端 Next.js · go:embed 内嵌单二进制]
UI[仪表盘 · 任务 · 发现 · 资产 · 流量 · 报告 · 知识库]
end
subgraph SRV[server · Go net/http]
API[REST /api · JWT · SSE]
ENG[engine 事件驱动调度]
end
subgraph AG[多智能体编排]
PL[planner 规划 · 唯一产意图]
WK[worker 执行 ×N]
MA[mainagent 人机接口]
end
subgraph DB[PostgreSQL]
AGRAPH[资产图 · 全局共享]
EGRAPH[探索图 · 每任务独立]
end
SUB[MITM 流量录制 · HITL 拦截 · 资产补全 · 报告 · 知识库 RAG]
UI --> API --> ENG --> PL & WK
API --> MA
PL & WK & MA --> DB
WK --> SUB
- 双图架构：全局共享资产图 + 每任务独立探索图，靠锚点互连
- 多智能体编排：事件驱动引擎，planner 产意图 / N 个 worker 执行 / mainagent 人机接口
- 证据驱动交付：复现就地落库、发现页利用链分步、每步关联真实流量包
- 人工级三语报告：AI 叙述 + python-docx 交付级 .docx
- MITM 流量录制、规则化 HITL 拦截、MCP / Skill 扩展体系、pgvector 知识库
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- ARTEX（作者 @Autumn-27）—— 本项目的技术基座。
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