0xSteph/pentest-ai

Open-source AI pentester that proves every finding. Machine oracles re-run each exploit; verified bugs ship a proof capsule you can replay yourself.

해결하는 문제

Pentest-AI는 보안 테스트에서 'AI 슬롭'(AI 모델이 실제로는 거짓 긍정인 취약점을 제안하는 문제)을 해결합니다. AI 모델을 실제 펜테스트 워크플로우에 연결할 수 있는 프레임워크를 제공하여, 보고된 모든 발견 항목이 검증된 결과로 표시되기 전에 기계 오라클에 의해 독립적으로 확인되도록 보장합니다.

작동 방식

이 시스템은 웹 애플리케이션의 취약점을 탐색하기 위해 AI 모델을 활용하며, 인젝션 및 접근 제어 문제와 같은 약점을 탐지합니다. 잠재적인 취약점이 발견되면, 전용 '기계 오라클'이 공격을 반복하고 결과를 제어군과 비교하여 취약점이 실제로 존재함을 입증합니다. 이 증거는 재생 가능한 '증거 캡슐'이라는 이식 가능한 형식으로 저장되며, 발견 내용을 재현할 수 있습니다. 이 도구는 MCP(Model Context Protocol)를 통해 Claude Code나 Cursor와 같은 AI 클라이언트에 통합하거나, CLI로 실행하거나 CI/CD 파이프라인에 통합할 수 있습니다.

대상 사용자

허가된 펜테스트 테스터 및 버그 바운티 사냥꾼을 위한 도구로, 높은 신호 대 잡음 비율을 유지하면서도 프로그램 범위(예: HackerOne, Bugcrowd)를 엄격히 준수해야 하는 자동화된 취약점 탐지 프로세스가 필요할 때 적합합니다.

주요 기능

  • 검증된 발견 항목: 독립적인 오라클을 사용해 공격이 실제로 작동함을 입증하여, 모델이 자체적으로 결론을 내리는 것을 방지합니다.
  • 범위 강제 적용: 와일드카드, CIDR 등을 엄격히 적용하여 범위 밖 대상에 접근하지 않도록 보장합니다.
  • 버그 바운티 통합: 주요 플랫폼에서 범위 파일을 가져와 CVSS/CWE 정보와 재현 가능한 curl 명령어를 포함한 플랫폼 호환 제출물을 생성합니다.
  • 유연한 배포: Ollama를 통한 로컬 모델, 클라우드 제공업체, AI 네이티브 IDE용 MCP 통합을 지원합니다.
  • CI/CD 호환: 검증된 발견 항목에 따라 빌드를 실패로 설정하고 SARIF 형식으로 결과를 내보낼 수 있도록 구성할 수 있습니다.

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