Aethena-Lab/Z3r0

Z3r0 – 原生AI红队工作台

是什么 – Z3r0 是一个平台，允许授权安全团队借助AI代理执行渗透测试和漏洞研究项目。它结合了基于React的操作员控制台、FastAPI控制平面，以及能够从轻量级RAG（LightRAG）引擎中检索上下文的多代理运行时。所有操作均在Docker沙箱容器内进行，每一步操作都会被记录为不可篡改的证据，可后期回放。

为何重要 – 传统红队工具是独立脚本和手动笔记的集合。Z3r0 将以下功能整合在一起：

• 代理编排 – 主AI代理协调专业代理（如代码审计、情报收集、密码分析）。
• 图驱动工作流 – 资产、关系、工作项和发现结果存储在项目范围的图中，便于查看覆盖范围和依赖关系。
• 可回放的时间线 – 每条命令、工具输出和决策均作为时间线事件流式传输并持久化到PostgreSQL，支持完整的事后复盘。
• 安全沙箱 – Docker主机提供隔离执行环境，预装安全工具链（nmap、curl、Ghidra、pwntools等）和可控的出站代理（直接、HTTP/HTTPS、SOCKS5）。

核心组件

平面	角色
控制平面	React UI ↔ FastAPI API；管理用户、项目、代理、Docker主机、沙箱镜像，以及可选的FOFA资产搜索。
运行时平面	基于会话的多代理执行；LightRAG检索；实时事件流；时间线生成与回放。
证据平面	存储授权范围、资产图、工作项、不可篡改证据、发现结果和攻击路径映射。
执行平面	管理的Docker主机和容器；Shell/文件/noVNC访问；沙箱本地技能；出站出口策略。

典型工作流

1. 创建工作项目 – 定义授权范围，并将其绑定到一个或多个沙箱容器。
2. 从UI提交消息（例如：“枚举 target.com 的子域名”）。
3. FastAPI控制平面启动或恢复会话，并向LightRAG请求相关上下文。
4. 主AI代理将任务委派给专业代理，后者调用相应的沙箱工具。
5. 结果、命令输出和生成的任何工件均作为证据存储，并与工作项关联。
6. 发现结果被记录，可选地使用CVSS评分，并映射到ATT&CK步骤。
7. 所有事件被流式传输到UI，并持久化为时间线，可用于审计或培训回放。

关键技术亮点

• 多代理编排 – 主代理 + 专业代理，用于情报收集、代码审计、逆向工程、密码分析等。
• LightRAG Core – 提供文档块和图上下文的语义检索，以支持代理决策。
• 分布式沙箱池 – Docker主机可增减；容器按项目分配，并通过代理控制。
• 统一出站层 – 容器流量强制通过可配置代理，支持直接、HTTP/HTTPS或SOCKS5路径。
• 可回放事件时间线 – 标准化事件存储在PostgreSQL中，可实时流式传输或后续加载。

快速入门

1. 克隆仓库并运行 docker compose up -d（仓库包含启动FastAPI服务、PostgreSQL和React UI的Docker-Compose文件）。
2. 打开UI至 http://localhost:3000，创建新工作项目，并绑定到可用的沙箱容器。
3. 使用聊天式控制台发出测试命令（例如：nmap -sV target.example.com）。
4. 实时观察代理驱动的工作流、证据记录和时间线更新。

适合谁使用 – 需要结构化、可审计环境进行授权红队活动的安全团队；探索AI增强渗透测试的研究人员；希望保留所有测试活动不可篡改记录的组织。

许可证 – MIT（参见 LICENSE）。

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以上所有信息均直接来自仓库的README；未推断任何额外功能。