SanMuzZzZz/LuaN1aoAgent
LuaN1aoAgent is a fully autonomous AI-driven penetration testing agent powered by graph-based cognitive reasoning.
它解决了什么问题
LuaN1aoAgent 是一个专为授权渗透测试设计的自主安全研究代理。它通过实施认知驱动的方法来解决对复杂安全审计依赖线性、脆弱任务列表的问题,该方法将安全研究视为一个动态的证据与假设图。
它是如何工作的
系统使用专门的 Planner-Executor-Observer 架构来分离关注点:
- Planner:使用动态任务图管理高层目标和依赖关系。它不使用线性列表,而是根据新证据修补和调整计划。
- Executor:在隔离的沙箱(Docker、Bubblewrap 或 Seatbelt)中运行,使用一套安全工具(bash、web_fetch、vulnerability_search 等)执行特定任务。
- Observer:既充当 Supervisor(进行控制决策),又充当 Projector(将原始执行数据转换为因果推理图)。
这种“因果图推理”确保每个结论——例如确认的漏洞或成功的利用——都明确地与持久化的证据和工件相关联,使代理的推理可追溯且可验证。
它适合谁使用
它旨在为需要自主代理来进行授权安全审计的安全研究人员和渗透测试者服务,同时保持严格的证据审计追踪并确保沙箱隔离以确保安全。
特点
- 因果推理图:将证据与假设和漏洞连接,防止代理做出无根据的主张。
- 基于图的计划(PoG):使用依赖感知的任务图,允许并行执行任务和局部适应,而无需重新生成整个计划。
- 严格的沙箱隔离:采用具有受限功能的 Docker 基础执行器和透明的 Gateway,以强制执行网络范围和授权。
- 证据保真度:大量输出以内容可寻址的工件形式存储,以防止 LLM 上下文窗口膨胀,同时保持来源追溯。
- 集成安全技能:支持导入社区策划的渗透测试和 CTF 技能集合。
相关
- 项目
- 项目
- 项目
- 项目
- 项目