Skip to content

Zero16800/Zero-SecurityAgent

BranchesTags

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

4 Commits
README.md
README.md
 
 

Repository files navigation

Zero-SecurityAgent - AI 自动化渗透测试框架(研发中...)

项目简介

Zero-SecurityAgent 是一个基于 AI 的自动化渗透测试框架，支持 Ollama / OpenAI / Claude 三种 AI 模型。它可以自动完成信息收集、漏洞扫描、攻击模拟、报告生成等渗透测试全流程工作。

image

快速开始

1. 环境准备

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

依赖列表：

包名 用途
requests HTTP 请求（Web 扫描、API 调用）
urllib3 HTTP 底层库（已禁用 SSL 验证）
paramiko SSH 暴力破解模块
scapy PCAP 流量分析模块

paramiko 和 scapy 是可选的——对应的模块会在缺失时自动跳过并提示。

2. 配置 AI 模型

首次使用前建议运行配置向导：

python -m security_agent.main --config

向导会依次询问：

  1. AI 提供商：ollama / openai / claude
  2. API Key（openai/claude 需要）
  3. 模型名称（如 llama3、gpt-4、claude-3-opus-20240229）
  4. Ollama 地址（默认 http://localhost:11434）
  5. 扫描线程数（默认 50）
  6. 超时时间（默认 3 秒）
  7. 报告输出目录（默认 ./reports）

或者直接通过命令行指定：

# 使用 Ollama
python -m security_agent.main -t http://localhost --ai ollama --model llama3

# 使用 OpenAI
python -m security_agent.main -t http://localhost --ai openai --model gpt-4 --api-key sk-xxx

# 使用 Claude
python -m security_agent.main -t http://localhost --ai claude --model claude-3-opus-20240229 --api-key sk-ant-xxx

3. 查询本地模型列表

python -m security_agent.main --list-models

会查询 Ollama 的 /api/tags 和 /v1/models 两个端点，自动适配标准 Ollama 和 OpenAI 兼容模式。

命令行参数完整说明

参数 简写 说明 默认值
--target -t 目标 URL 或 IP 地址 必填
--quick -q 快速模式（只扫 Top20 端口） 关闭
--full 完整模式（扫描全端口 1-65535） 关闭
--pcap 分析 PCAP 包捕获文件 -
--ai AI 提供商: ollama/openai/claude ollama
--model AI 模型名称 见配置
--api-key API 密钥（openai/claude） 空
--no-portscan 禁用端口扫描 启用
--no-webscan 禁用 Web 漏洞扫描 启用
--no-brute 禁用暴力破解 启用
--no-traffic 禁用流量分析 启用
--no-ai 禁用 AI 智能分析 启用
--output 报告输出目录 ./reports
--config 运行配置向导 -
--list-models 列出可用 AI 模型 -
--threads 扫描线程数 50
--timeout 超时时间（秒） 5
--safe 安全模式（仅扫描不攻击） 关闭
--verbose -v 详细输出模式 关闭

使用场景

场景 1：全自动渗透测试（推荐）

python -m security_agent.main -t http://localhost

自动执行：

  1. ✅ 端口扫描（Top 1000 端口）
  2. ✅ Web 漏洞扫描
  3. ✅ 暴力破解（SSH/FTP/HTTP 表单）
  4. ✅ AI 智能分析
  5. ✅ 报告生成（JSON + Markdown + HTML）

场景 2：快速扫描（仅 Top 20 端口）

python -m security_agent.main -t http://localhost --quick

场景 3：Web 专项扫描（禁用其他模块）

python -m security_agent.main -t http://localhost --no-portscan --no-brute --no-traffic

场景 4：流量分析

python -m security_agent.main --pcap capture.pcap

场景 5：内网横向移动（IP 目标）

python -m security_agent.main -t 192.168.1.1 --full

场景 6：使用指定 AI 模型

# 本地 Ollama
python -m security_agent.main -t http://localhost --ai ollama --model qwen2:7b

# OpenAI
python -m security_agent.main -t http://localhost --ai openai --model gpt-4-turbo --api-key sk-xxx

# Claude
python -m security_agent.main -t http://localhost --ai claude --model claude-3-sonnet-20240229 --api-key sk-ant-xxx

模块功能详解

1. 端口扫描模块 (modules/port_scanner.py)

  • 功能：TCP 端口扫描 + Banner 抓取 + 服务识别
  • 端口列表：
    • quick: Top 20 端口
    • top-1000: 1000 个常用端口（默认）
    • full: 全端口 1-65535
  • 服务识别：内置 30+ 常见服务（HTTP/SSH/MySQL/RDP 等）
  • Banner 抓取：自动识别服务版本信息

2. Web 漏洞扫描模块 (modules/web_scanner.py)

  • 功能：自动化 Web 漏洞检测
  • 检测类型：
    漏洞类型 检测方法 严重等级
    SQL 注入 错误信息检测 + Payload 测试 Critical
    XSS（反射型/存储型） Payload 回显检测 High
    LFI 本地文件包含 系统文件读取检测 Critical
    RCE 命令执行 命令执行结果检测 Critical
    SSRF 内网地址访问检测 High
  • Pikachu 靶场专用：自动发现并测试 Pikachu 的 12+ 漏洞页面
  • 技术栈识别：自动检测 Server/X-Powered-By/PHP/MySQL/jQuery

3. 暴力破解模块 (modules/brute_forcer.py)

  • SSH 暴力破解：需要 paramiko 库
  • FTP 暴力破解：纯 Socket 实现
  • HTTP 表单暴力破解：POST 表单登录爆破
  • 内置字典：
    • 用户名：admin / root / test / pikachu 等
    • 密码：admin / 123456 / password / pikachu 等

4. 流量分析模块 (modules/traffic_analyzer.py)

  • 功能：网络流量异常检测
  • 需要：scapy 库（PCAP 文件分析）
  • 检测能力：
    • 异常流量模式（高频连接）
    • 端口扫描行为
    • DoS 攻击模式
    • 暴力破解目标识别

5. AI 智能分析模块 (ai_provider.py)

  • 功能：AI 驱动的漏洞分析和报告生成
  • 支持的 AI 后端：
    后端 协议 配置项
    Ollama 原生 API / OpenAI 兼容 base_url, model
    OpenAI OpenAI API api_key, model
    Claude Anthropic API api_key, model
  • 分析能力：
    • 漏洞自动识别与分类
    • 严重等级评估（Critical/High/Medium/Low）
    • 攻击路径链分析
    • 修复建议生成
    • 完整安全报告生成

6. 报告生成模块 (report.py)

自动生成三种格式报告：

格式 文件名示例 特点
JSON security_report_20260524_210856.json 结构化数据，适合二次处理
Markdown security_report_20260524_210856.md 可读性强，可直接查看
HTML security_report_20260524_210856.html 可视化报表，带样式和统计图

HTML 报告包含：

  • 执行摘要（漏洞统计、端口统计）
  • 漏洞详情表格（按严重等级着色）
  • 端口扫描结果
  • 修复优先级建议列表

AI 模型配置详解

Ollama 配置

支持两种 API 模式：

  1. 原生模式（默认）：调用 /api/generate

    base_url: http://localhost:11434

  2. OpenAI 兼容模式：调用 /v1/chat/completions

    base_url: http://localhost:11434
model: llama3

    如果原生 API 失败，会自动降级到 OpenAI 兼容模式。

配置示例：

{
  "ai": {
    "provider": "ollama",
    "ollama": {
      "model": "llama3",
      "base_url": "http://localhost:11434",
      "temperature": 0.3
    }
  }
}

OpenAI 配置

{
  "ai": {
    "provider": "openai",
    "openai": {
      "api_key": "sk-xxxxxxxx",
      "model": "gpt-4",
      "base_url": "https://api.openai.com/v1",
      "temperature": 0.3,
      "max_tokens": 4096
    }
  }
}

Claude 配置

{
  "ai": {
    "provider": "claude",
    "claude": {
      "api_key": "sk-ant-xxxxxxxx",
      "model": "claude-3-opus-20240229",
      "base_url": "https://api.anthropic.com/v1",
      "max_tokens": 4096
    }
  }
}

项目结构

E:\ZeroClaw\dayZero\
├── security_agent/           # 主程序包
│   ├── __init__.py           # 版本信息
│   ├── main.py               # CLI 入口
│   ├── config.py             # 配置管理
│   ├── ai_provider.py        # AI 模型集成
│   ├── report.py             # 报告生成
│   ├── utils.py              # 工具函数
│   └── modules/              # 功能模块
│       ├── __init__.py
│       ├── port_scanner.py   # 端口扫描
│       ├── web_scanner.py    # Web 漏洞扫描
│       ├── brute_forcer.py   # 暴力破解
│       └── traffic_analyzer.py # 流量分析
├── reports/                  # 报告输出目录
├── docs/                     # 文档目录
├── requirements.txt          # 依赖列表
├── run.bat                   # 快速启动脚本
└── README.md                 # 本文件

测试结果（Pikachu 靶场）

以 Pikachu 靶场（http://localhost）测试结果：

[+] Target: http://localhost
[+] Start Time: 2026-05-24 21:07:52

[*] Starting port scan: localhost
  [+] Port 25/tcp  SMTP
  [+] Port 80/tcp  HTTP
  [+] Port 110/tcp  POP3
  [+] Port 135/tcp  MSRPC
  [+] Port 143/tcp  IMAP
  [+] Port 443/tcp  HTTPS
  [+] Port 445/tcp  SMB
  [+] Port 3306/tcp  MySQL [5.7.26-log]
  ...
  Port scan done: 10 open (42.8s)

[*] Starting web vulnerability scan
  Target reachable: HTTP 200
  Found 0 forms, 71 links
  Found Pikachu page: /vul/sqli/sqli_str.php
  Found Pikachu page: /vul/sqli/sqli_id.php
  Found Pikachu page: /vul/xss/xss_reflected_get.php
  Found Pikachu page: /vul/rce/rce_eval.php
  ...
  [!] Pikachu SQL injection confirmed: /vul/sqli/sqli_str.php
  [!] Pikachu SQL injection confirmed: /vul/sqli/sqli_id.php

[v] Auto Pentest Complete!
[v] Total Time: 64.6s
[v] Vulnerabilities Found: 4

适用场景

场景 说明
红队演练 模拟真实攻击，评估企业安全防御能力
CTF 比赛 自动化信息收集和漏洞发现，加速解题
Web 应用渗透测试 检测 SQL 注入、XSS、RCE 等常见 Web 漏洞
内网横向移动 端口扫描 + 服务识别 + 弱口令爆破
密码破解与暴力攻击 SSH/FTP/HTTP 表单登录爆破
流量分析与威胁检测 PCAP 包分析 + 异常流量识别 + 攻击行为检测
APT 攻击模拟 多阶段攻击链模拟 + AI 路径规划
漏洞赏金挑战 快速扫描 + AI 分析 + 报告生成
企业安全评估 中小企业低成本安全检测方案

注意事项

  1. 合法使用：本工具仅用于授权的安全测试和教育目的
  2. Ollama 兼容性：如果使用 Ollama 的 OpenAI 兼容模式，需确保 Ollama 版本支持 /v1/chat/completions 端点
  3. 扫描速度：全端口扫描 1-65535 可能需要较长时间，建议先用 --quick 模式
  4. 防火墙绕过：部分目标可能触发 IDS/IPS，请谨慎使用
  5. 依赖缺失：paramiko（SSH 爆破）和 scapy（流量分析）为可选依赖

About

AI 自动化渗透测试

Resources

Readme
Activity

Stars

0 stars

Watchers

0 watching

Forks

0 forks
Report repository

Releases

No releases published

Packages

 
 
 

Contributors