SanMuzZzZz/LuaN1aoAgent
LuaN1aoAgent is a fully autonomous AI-driven penetration testing agent powered by graph-based cognitive reasoning.
它解決了什麼問題
LuaN1aoAgent 是一個專為授權滲透測試設計的自主安全研究代理。它通過實施認知驅動的方法來解決對複雜安全審計依賴線性、脆弱任務列表的問題,該方法將安全研究視為一個動態的證據與假設圖。
它是如何運作的
系統使用專門的 Planner-Executor-Observer 架構來分離關注點:
- Planner:使用動態任務圖管理高層目標和依賴關係。它不使用線性列表,而是根據新證據修補和適應計畫。
- Executor:在隔離的沙盒(Docker、Bubblewrap 或 Seatbelt)中操作,使用一套安全工具(bash、web_fetch、vulnerability_search 等)執行特定任務。
- Observer:既充當 Supervisor(進行控制決策),又充當 Projector(將原始執行數據轉換為因果推理圖)。
這種「因果圖推理」確保每個結論——例如確認的漏洞或成功的利用——都明確地與持久化的證據和工件相關聯,使代理的推理可追溯且可驗證。
它適合誰使用
它旨在為需要自主代理來進行授權安全審計的安全研究人員和滲透測試者服務,同時保持嚴格的證據審計追蹤並確保沙盒隔離以確保安全。
特色
- 因果推理圖:將證據與假設和漏洞連結,防止代理做出無根據的主張。
- 基於圖的計畫(PoG):使用依賴感知的任務圖,允許並行執行任務和局部適應,而無需重新生成整個計畫。
- 嚴格的沙盒隔離:採用具有受限功能的 Docker 基礎執行器和透明的 Gateway,以強制執行網路範圍和授權。
- 證據保真度:大量輸出以內容可定址的工件形式存儲,以防止 LLM 上下文視窗膨脹,同時保持來源追溯。
- 整合安全技能:支援匯入社區策展的滲透測試和 CTF 技能集合。
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