Armur-Ai/Pentest-Swarm-AI

Pentest Swarm AI – 开源的基于蜂群的渗透测试框架

是什么

• 一个基于 Go 的命令行工具，可同时运行数十个自主的 AI 代理。代理通过一个 协同作用 的黑板（Postgres + pgvector 存储）共享信息，每个发现都会附带一个“信息素”权重。其他代理读取该黑板，并在权重达到阈值时作出反应，因此工作流是自然涌现的，而非遵循固定流水线。

为什么“蜂群”很重要

• 传统 AI 渗透测试工具（如 PentestGPT）使用单一规划器 LLM，按顺序调用专用工具：侦察 → 分类 → 攻击 → 报告。Pentest Swarm 用一个去中心化的代理集合替代了该规划器，代理通过黑板进行协调。这实现了真正的并行性——一个 1,000 个子域名的目标可由多个代理同时探测——并允许攻击链自发形成（例如，侦察发现可立即触发攻击，无需硬编码的交接）。

核心组件

组件	技术/角色
代理	四个内置代理（侦察、分类、攻击、报告）。每个独立运行，可增删而不影响其他代理。
黑板	Postgres 16 + pgvector；存储发现结果、信息素水平和用于相似性搜索的向量嵌入。
信息素	数值权重，随时间衰减（不同发现类型半衰期不同）。当权重超过阈值，相关代理被唤醒。
LLM 提供商	一个提供者配置（Claude、Together AI、OpenAI 兼容、Gemini、Ollama、LM Studio、OrcaRouter）。所有代理使用同一模型；框架仅提供“手”（工具执行、协调）。
工具链	ProjectDiscovery Go 库（subfinder、httpx、nuclei、naabu、katana、dnsx、gau）及 nmap 适配器。未来计划支持 Metasploit、sqlmap、ZAP、Burp 等。
仪表板 / UI	交互式 TUI（Cobra + Bubbletea）用于快速启动；可选 Web 仪表板（Next.js 15）在 localhost:7777 上运行，显示实时图表和蜂群拓扑。
缓存 / 速率限制	Redis 7 用于会话状态和请求节流。

如何使用

1. 安装 – 通过 npm、Homebrew、Go 安装、Docker 拉取或 curl 脚本一键安装。
2. 运行 – pentestswarm run 打开 TUI，选择提供者，粘贴 API 密钥（或使用本地 Ollama 模型），将蜂群指向目标 URL 或内置的脆弱实验室（如 OWASP Juice Shop、crAPI、VAmPI、DVGA）。
3. 观察 – UI 显示实时图表、代理拓扑图和分级发现的流式列表。可另开 Web 仪表板以获得更丰富的可视化。
4. 脚本 – 用于 CI/CD 或自动化时，使用基于标志的形式：pentestswarm scan <target> --scope <scope> --swarm …。

安全与合法性

• 工具在编排层和每个执行器内部均强制执行范围。--strict 模式将任何 LLM 错误视为致命错误。README 中的免责声明强调，该软件仅用于授权测试（漏洞赏金计划、CTF、红队演练、研究）。

当前状态

• 核心顺序 5 阶段运行器为 稳定。
• 协同作用蜂群调度器为 阿尔法（通过 --swarm 启用）。
• Postgres 黑板为 贝塔（迁移完成前默认使用内存黑板）。
• 实时仪表板为 阿尔法；VS Code 扩展和 GitHub Action 为 贝塔。
• 计划中的第二波功能包括 Metasploit、sqlmap、ZAP、Burp 的适配器，以及更丰富的社区剧本集。

适合谁

• 希望一夜之间覆盖大范围的渗透测试人员。
• 追求新资产上首个漏洞的漏洞赏金猎人。
• 需要广度和速度的红队操作员。
• 探索自主进攻型 AI 的安全研究人员。

总结 Pentest Swarm AI 是一个真正的开源项目，可将任何 LLM（Claude、Together AI 模型、本地 Ollama 等）转化为协调的自主渗透测试代理蜂群。通过利用协同作用和基于信息素的涌现机制，它旨在实现“机器速度”下的并行、证据支持的漏洞发现，同时将所有数据控制权保留在用户手中。