SanMuzZzZz/LuaN1aoAgent

LuaN1aoAgent is a fully autonomous AI penetration testing agent driven by graph-based cognitive reasoning, developed by postgraduate researchers from Prof. Lu Hui's Intelligent Offensive and Defensive Security Team at the Institute of Cyberspace Security, Guangzhou University.

해결하는 문제

LuaN1aoAgent v2는 단순한 선형 작업 목록을 넘어 승인된 보안 연구를 자동화합니다. 모든 결론이 단순히 LLM 대화 기록에 숨겨지는 것이 아니라 검증 가능한 증거와 연결되도록 보장함으로써, 자율적 침투 테스트에서 요구되는 추적 가능성과 복잡한 의사 결정 문제를 해결합니다.

작동 원리

시스템은 특화된 P-E-O 아키텍처를 사용합니다:

Planner: 동적 작업 그래프를 사용하여 목표, 작업 의존성 및 일정을 관리합니다.
Executor: 격리된 샌드박스(Docker, macOS Seatbelt 또는 Linux Bubblewrap)에서 작동하며, 웹 검색, 브라우저 렌더링, 셸 실행과 같은 도구를 사용하여 특정 작업을 수행합니다.
Observer: Supervisor를 사용하여 작업을 모니터링하고, Projector를 사용하여 관찰 내용을 비동기적으로 인과 추론 그래프로 변환합니다.

이 에이전트는 Causal Graph Reasoning을 사용하여 증거를 가설, 취약점 및 익스플로잇과 연결하며, 모든 발견 사항이 추적 가능한 이벤트에 의해 뒷받침되도록 보장합니다.

대상 사용자

제어 가능하고 관찰 가능하며 샌드박스화된 환경 내에서 복잡한 다단계 보안 평가를 수행할 수 있는 자율 에이전트를 찾는 보안 연구원 및 침투 테스터.

주요 특징

Causal Reasoning Graph: 증거, 가설, 취약점 및 익스플로잇을 추적 가능한 체인으로 연결합니다.
Plan-on-Graph: 의존성을 인식하는 작업 그래프를 사용하여 전체 계획을 다시 생성하는 대신 국소적 적응을 허용합니다.
Sandboxed Execution: Docker 또는 네이티브 OS 보안 프레임워크를 통해 고충실도 격리를 제공합니다.
Observability: 추론, 작업 및 아티팩트를 실시간으로 검사할 수 있는 Terminal TUI와 Web Workbench를 모두 제공합니다.