straylabs-ai/deadend-cli
Agentic pentest tooling. Currently achieving 81% (KIMI K2.5) on XBOW's benchmark in full black-box. Completely Self-hosted. Every model available on LiteLLM (Ollama, anthropic, openai...)
解决的问题
Deadend CLI 是一个自主的 Web 应用程序渗透测试代理。它通过反馈驱动的迭代,实时调整其利用策略,解决了静态安全工具链在处理复杂漏洞(如盲注 SQL 注入)时经常失败的问题。
工作原理
该代理采用两阶段方法——侦察和利用,由监督者-子代理层级结构进行管理。监督者维护高层次目标,并将任务委派给专业子代理(Requester 用于 HTTP,Shell 用于命令,Python 用于自定义载荷)。
当标准工具失败时,代理会生成自定义 Python 脚本,并根据观察到的响应进行迭代。它使用基于置信度的决策系统(范围从 0 到 1.0)来判断是失败、扩展搜索、优化方法,还是验证发现。该系统与模型无关,使用 Playwright、Docker 和 WebAssembly 等沙箱工具在本地运行。
适用人群
专为希望在授权环境中自动化发现和利用 Web 漏洞的安全研究人员和渗透测试人员设计。
主要亮点
- 高基准性能:使用 Kimi K2.5 在 XBOW 验证套件上实现了约 80% 的成绩。
- 模型无关:通过 LiteLLM 支持多种 LLM,包括 Claude、GLM-5 以及通过 Ollama 运行的本地模型。
- 反馈驱动:当标准工具失败时,迭代优化自定义载荷。
- 本地执行:通过在本地沙箱中运行工具,确保零数据外泄。
- 监督者-子代理架构:使用结构化层级进行复杂任务委派。
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