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...)
解決的問題
Deadend CLI 是一個自主的 Web 應用程式滲透測試代理。它透過反饋驅動的迭代,即時調整其利用策略,解決了靜態安全工具鏈在處理複雜漏洞(如盲注 SQL 注入)時經常失敗的問題。
工作原理
該代理採用兩階段方法——偵察與利用,由監督者-子代理層級結構進行管理。監督者維護高階目標,並將任務委派給專業子代理(Requester 用於 HTTP,Shell 用於命令,Python 用於自訂載荷)。
當標準工具失敗時,代理會產生自訂 Python 腳本,並根據觀察到的回應進行迭代。它使用基於置信度的決策系統(範圍從 0 到 1.0)來判斷是失敗、擴展搜尋、優化方法,還是驗證發現。該系統與模型無關,使用 Playwright、Docker 和 WebAssembly 等沙箱工具在本機執行。
適用對象
專為希望在授權環境中自動化發現與利用 Web 漏洞的安全研究人員與滲透測試人員設計。
主要亮點
- 高基準性能:使用 Kimi K2.5 在 XBOW 驗證套件上實現了約 80% 的成績。
- 模型無關:透過 LiteLLM 支援多種 LLM,包括 Claude、GLM-5 以及透過 Ollama 執行的本地模型。
- 反饋驅動:當標準工具失敗時,迭代優化自訂載荷。
- 本機執行:透過在本機沙箱中執行工具,確保零資料外洩。
- 監督者-子代理架構:使用結構化層級進行複雜任務委派。
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