Aethena-Lab/Z3r0

Z3r0 – 原生AI紅隊工作台

是什麼 – Z3r0 是一個平台，讓授權安全團隊能借助AI代理執行滲透測試與漏洞研究專案。它結合了基於React的操作員控制台、FastAPI控制平面，以及能從輕量級RAG（LightRAG）引擎中檢索上下文的多代理執行環境。所有操作均在Docker沙箱容器內進行，每一步皆被記錄為不可篡改的證據，可後續回放。

為何重要 – 傳統紅隊工具是獨立腳本與手動筆記的集合。Z3r0 整合了以下功能：

• 代理編排 – 主AI代理協調專業代理（如程式碼審計、情蒐收集、密碼分析）。
• 圖驅動工作流 – 資產、關係、工作項目與發現結果儲存在專案範圍的圖中，便於查看覆蓋範圍與相依關係。
• 可回放的時間軸 – 每條指令、工具輸出與決策皆作為時間軸事件流式傳輸並持久化至PostgreSQL，支援完整的事後檢討。
• 安全沙箱 – Docker主機提供隔離執行環境，預載安全工具鏈（nmap、curl、Ghidra、pwntools等）與可控的出站代理（直接、HTTP/HTTPS、SOCKS5）。

核心元件

平面	角色
控制平面	React UI ↔ FastAPI API；管理使用者、專案、代理、Docker主機、沙箱鏡像，以及可選的FOFA資產搜尋。
執行平面	會話式多代理執行；LightRAG檢索；即時事件串流；時間軸生成與回放。
證據平面	儲存授權範圍、資產圖、工作項目、不可篡改證據、發現結果與攻擊路徑映射。
執行平面	管理式Docker主機與容器；Shell/檔案/noVNC存取；沙箱內技能；出站出口策略。

典型工作流程

1. 建立工作專案 – 定義授權範圍，並綁定至一個或以上的沙箱容器。
2. 從UI提交訊息（例如：「枚舉 target.com 的子網域」）。
3. FastAPI控制平面啟動或恢復會話，並向LightRAG請求相關上下文。
4. 主AI代理將任務委派給專業代理，後者呼叫相應的沙箱工具。
5. 結果、指令輸出與產生的任何工件均作為證據儲存，並與工作項目關聯。
6. 發現結果被記錄，可選地以CVSS評分，並映射至ATT&CK步驟。
7. 所有事件被串流至UI，並持久化為時間軸，可用於審計或訓練回放。

關鍵技術亮點

• 多代理編排 – 主代理 + 專業代理，用於情蒐收集、程式碼審計、逆向工程、密碼分析等。
• LightRAG Core – 提供文件區塊與圖上下文的語意檢索，以支援代理決策。
• 分散式沙箱池 – Docker主機可增減；容器依專案分配，並透過代理控制。
• 統一出站層 – 容器流量強制透過可設定代理，支援直接、HTTP/HTTPS或SOCKS5路徑。
• 可回放事件時間軸 – 正規化事件儲存在PostgreSQL中，可即時串流或後續載入。

快速入門

1. 克隆倉儲並執行 docker compose up -d（倉儲包含啟動FastAPI服務、PostgreSQL與React UI的Docker-Compose檔案）。
2. 開啟UI至 http://localhost:3000，建立新工作專案，並綁定至可用的沙箱容器。
3. 使用聊天式控制台發出測試指令（例如：nmap -sV target.example.com）。
4. 即時觀察代理驅動的工作流程、證據記錄與時間軸更新。

適合誰使用 – 需要結構化、可審計環境進行授權紅隊活動的安全團隊；探索AI增強滲透測試的研究人員；希望保留所有測試活動不可篡改紀錄的組織。

授權 – MIT（參見 LICENSE）。

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以上所有資訊皆直接取自倉儲的README；未推斷任何額外功能。