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发表于 昨天 04:08 | 查看: 8| 回复: 0

KaliGPT-Attack Platform 是一个创新的 AI 驱动的自主渗透测试工具,它采用独特的三模块架构(推理、生成、解析),有效解决了传统大语言模型在长时间、多步骤渗透测试任务中常见的上下文丢失问题。该平台支持 Web UI 和 MCP-stdio 两种工作模式,能够自主决策、执行渗透测试任务,并实时反馈结果,为安全研究人员提供了全新的智能化工作流。

KaliGPT Web UI界面与实时日志监控

核心特性

  • 三模块AI架构 - 包含推理模块(Lead Tester)、生成模块(Junior Tester)和解析模块。这种分工明确的架构是人工智能在复杂任务中保持稳定性的关键,能有效缓解长期对话中的上下文遗忘。
  • PTT任务树 - Penetration Testing Task Tree,清晰维护任务层级和执行状态,让复杂的测试过程一目了然。
  • 双模式支持 - 提供 Web UI(可视化操作界面)和 MCP-stdio(命令行集成)两种方式,适应不同用户习惯。
  • 实时流式输出 - 基于 SSE 技术实现 AI 推理过程和工具执行结果的实时反馈,体验流畅。
  • 自主执行 - AI 能够根据当前测试结果自动规划并决策下一步操作,大幅减少人工干预。
  • 智能漏洞分析 - 自动提取、分类在测试中发现的安全漏洞,并生成结构化的报告。
  • 丰富的工具集成 - 内置支持 Nmap、SQLMap、Nikto、Gobuster、Hydra 等主流渗透测试工具,开箱即用。
  • 现代化UI - 前端基于 React + TailwindCSS + Framer Motion 构建,界面精美,支持深色/浅色主题切换。

KaliGPT网络扫描结果展示

环境与运行

前置要求

  • Go 1.21 或更高版本
  • Node.js 16+ 和 npm/yarn
  • Kali Linux 或已安装常用渗透测试工具的系统
  • OpenAI兼容的API (如 OpenAI、DeepSeek、SiliconFlow 等服务的密钥)

运行方式

Web模式(推荐,便于可视化操作):

  1. 启动后端服务:
    ./kaligpt-attack -mode web -addr :8080
  2. 在浏览器中访问 http://localhost:8080 即可使用。

MCP-stdio模式(适合集成到其他AI工具中):

通过以下命令启动,以便在支持 MCP 协议的客户端(如 Claude Desktop、Cursor 等)中调用。

./kaligpt-attack -mode mcp-stdio

使用指南

Web UI 模式详细步骤

1. 启动服务
直接运行命令启动 Web 服务。

./kaligpt-attack -mode web

2. 访问并配置界面

  • 打开浏览器,访问 http://localhost:8080
  • 首次使用时,需在界面中的“系统设置”里配置你的 AI API Key。

3. 开始一次渗透测试

  • 进入“AI助手”或类似的对话页面。
  • 在输入框中,用自然语言描述你的测试目标和需求,例如:
    请对目标网站 http://example.com 进行全面的安全测试
  • 平台中的 AI 将自动解析你的需求,生成 PTT 任务树,并开始按计划执行测试。

4. 查看与分析结果
在测试执行过程中及结束后,你可以:

  • 实时查看 AI 的推理过程和决策逻辑。
  • 查看每个渗透测试工具(如 Nmap、SQLMap)的原始输出结果。
  • 通过可视化图表查看攻击链条。
  • 一键导出结构化的渗透测试报告。

MCP-stdio 模式集成示例

此模式允许你将 KaliGPT 作为“工具”集成到其他 AI 应用中。配置方法如下(以 MCP 客户端配置文件为例):

{
  “mcpServers”: {
    “kaligpt”: {
      “command”: “/path/to/your/kaligpt-attack”,
      “args”: [“-mode”, “mcp-stdio”],
      “env”: {
        “KALIGPT_API_KEY”: “your-api-key-here”
      }
    }
  }
}

配置完成后,你可以在集成的 AI 助手中直接发出渗透测试指令。

支持的工具列表

平台预集成了多类别的安全工具,覆盖了信息收集、漏洞扫描、暴力破解等常见测试场景。

KaliGPT集成渗透测试工具列表

项目资源

KaliGPT 是一个活跃的开源实战项目,你可以在 GitHub 上找到其完整源代码、更新日志和贡献指南。对于对 AI 与安全交叉领域感兴趣的开发者,深入研究这个项目将是宝贵的学习机会。

项目地址:https://github.com/kk12-30/KaliGPT

如果你想了解更多关于自动化安全测试或 AI 在网络安全中的应用,欢迎在云栈社区的相关板块与其他开发者交流讨论。




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