GH05TCREW/pentestagent

What it solves

PentestAgent는 AI 기반 침투 테스트 프레임워크로, 보안 평가를 자동화하도록 설계되었습니다. 복잡하고 다단계인 보안 테스트를 수동으로 수행하는 문제를 해결하기 위해, 전문 침투 테스트 도구를 사용하고 구조화된 공격 플레이북을 따르며 자체적으로 결과를 관리하는 자율 에이전트를 제공합니다.

How it works

시스템은 LiteLLM을 통해 대형 언어 모델(LLM)을 사용하여 보안 작업을 오케스트레이션합니다. 여러 모드로 동작할 수 있습니다: 단일 명령(Assist), 자율 작업 실행(Agent), 다중 에이전트 오케스트레이션(Crew), 가이드형 인터랙션(Interact).

주요 기술 특징은 다음과 같습니다:

• Tool Integration: 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 통해 터미널, 브라우저 및 외부 도구와 통합하여 nmap이나 sqlmap 같은 명령을 실행할 수 있습니다(특히 Docker 컨테이너 내에서 격리된 환경으로 실행).
• Agent Self-Spawning: 에이전트는 자체의 격리된 자식 복사본을 MCP 서버로 생성하여 하위 작업을 병렬로 위임할 수 있습니다.
• RAG & Memory: Retrieval‑Augmented Generation(RAG) 시스템을 사용해 방법론과 CVE를 검색하고, "Shadow Graph"를 통해 발견을 추적하며 메모에서 전략적 인사이트를 도출합니다.
• MCP Server Mode: 자체가 MCP 서버 역할을 수행하여 Claude Desktop이나 Cursor와 같은 다른 AI 클라이언트가 제어할 수 있게 합니다.

Who it’s for

이 프레임워크는 보안 연구원 및 침투 테스트 담당자를 대상으로 하며, 높은 제어력을 유지하면서 정찰, 취약점 스캔 및 익스플로잇 워크플로를 자동화하고 TUI(터미널 사용자 인터페이스)를 통해 작업합니다.

Highlights

• Autonomous Multi-Agent Workflows: 자식 에이전트를 생성해 병렬 작업을 수행할 수 있습니다.
• MCP Compatibility: 외부 MCP 서버를 소비할 뿐만 아니라 자체 기능을 MCP 서버로 제공합니다.
• Attack Playbooks: 블랙박스 보안 테스트를 위한 사전 구축된 구조화된 접근 방식을 포함합니다.
• RAG Tool Optimizer: 임베딩 유사성을 활용해 대규모 도구 카탈로그를 자동으로 관리하고 컨텍스트 윈도우 효율성을 유지합니다.
• Session Management: TUI를 통해 대화를 되감거나 포크하여 다양한 공격 경로를 테스트할 수 있는 기능을 제공합니다.