Netw0rkNoob/VulnClaw

VulnClaw – AI駆動型ペネトレーションテスト・アシスタント

What it is – VulnClawは、ユーザーが自然言語でペネトレーションテストのジョブを記述できる、Pythonベースのコマンドライン（およびオプションのweb/TUI）ツールです。その後、大規模言語モデル（LLM）を駆動して、偵察、脆弱性発見、エクスプロイト、レポート作成といったテストワークフロー全体を実行します。LLMはどの組み込みツールを呼び出すか、およびそのタイミングを決定し、フレームワークはすべてのツールの生出力を evidence（エビデンス）として記録し、モデルが発見事項を主張する前に必ず引用しなければなりません。

Key capabilities

• Model‑led solve engine – LLMがループを制御（Claude‑Codeと同様）、ツールを選択し、結果を解釈し、ジョブが完了したかどうかを決定します。
• Evidence memory – すべてのツール結果は AgentState.evidence に保存されます。モデルは、正確な文字列がそのエビデンス内に存在する場合にのみ、フラグや脆弱性を宣言できます。これにより、ハルシネーション（幻覚）による結果を防ぎます。
• MCP toolchain – 小規模な "Model‑Context‑Protocol" レイヤーが、fetch (HTTP client), memory (local JSON store), およびブラウザ自動化やトラフィックリプレイのためのオプションの外部サービス (chrome‑devtools, burp) などのサービスを提供します。
• Rich built‑in tools – HTTPプロービング（単一およびバッチ）、nmapスキャン、shellコマンド実行、Pythonコード実行、29種類の暗号/エンコーディングヘルパー、ソース抽出、ランタイムdiffプロービングなど。
• Skill references – 50以上の知識ベース "skills"（web pentest, CTF, crypto, Android, など）がモデルのオンデマンドロード用に用意されており、ハードコーディングされたスクリプトなしで文脈に応じたガイダンスを提供します。
• Multi‑provider LLM support – OpenAI, Anthropic, MiniMax, DeepSeek, Zhipu, Moonshot, Qwen, SiliconFlow, Doubao, Baichuan, StepFun, SenseTime, Yi, およびローカルのOllamaモデルに対応しています。
• Output – 構造化されたMarkdownレポートと、発見された脆弱性に対する実行可能なPython PoCスクリプトを生成します。
• Interfaces – CLI REPL, Typer‑based sub‑commands, ターミナルUI (vulnclaw tui), およびオプションのWeb UI (vulnclaw web)。展開用にDockerイメージが提供されています。

Typical workflow

1. Configure LLMプロバイダーとAPIキー (vulnclaw config provider openai) を設定します。
2. Run コマンドを実行します（例: vulnclaw run http://target.example.com または REPLを起動して自然言語のリクエストを入力）。
3. モデルがラウンドを回します：
   • Round 1: 偵察 (port scan, fingerprinting, directory enumeration)。
   • Round 2: 脆弱性発見 (CVE checks, injection points)。
   • Round 3: エクスプロイト (PoC validation, privilege escalation)。
   • Round 4: レポート作成。
4. すべてのツール呼び出しはエビデンスとしてログに記録されます。モデルはフラグを主張するために、そのエビデンスを参照しなければなりません。
5. MarkdownレポートとPoCスクリプトは ./reports/ と ./pocs/ に書き出されます。

Why it matters – VulnClawは、エビデンス・ゲーティングを通じて、ハルシネーションのリスクを軽減しながら、LLMを自律的なセキュリティテストに活用する方法を示しています。ツールオーケストレーション、メモリ、マルチプロバイダーLLMアクセスを単一のインストール可能なパッケージにまとめ、許可されたレッドチーム・テスト、CTF、またはセキュリティトレーニングにおいて、AI拡張ペネトレーションテストを AI 補完的に利用可能にします。

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Quick start

pip install vulnclaw          # or `pip install -e .` from source
vulnclaw config provider openai
vulnclaw config set llm.api_key sk-xxxx
vulnclaw run http://target.example.com

Documentation links – 英語のREADME (README_EN.md), Dockerガイド (DOCKER.md), MCP展開ドキュメント, および完全なCLIリファレンスがリポジトリに含まれています。