ai-powered-pentesting について
AI・LLMを活用したペネトレーションテスト、レッドチーム演習、セキュリティ分析ツールを扱うリファレンススキルです。分野別にツールと用途を整理し、更新情報を得るためのリソース一覧も示します。
主な機能
- 01AIセキュリティツールの分類別リファレンス
- 02ペネトレーションテスト・レッドチームの例
- 03攻撃・防御のユースケース
- 04リソースリンクの掲載ガイド
- 05厳選リストの更新元
活用シーン
- 01脆弱性発見向け AI ツールの検索
- 02AI を使ったセキュリティテストの調査
- 03AI セキュリティ研究のリソース探し
MCP 対応
MCP 経由でサイバーセキュリティ機能を公開するツールのカテゴリがあり、HexStrike AI、MCP Safety Scanner、Pentest MCP などを例示しています。
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
$
npx skills add https:/ / github.com/ gmh5225/ awesome-ai-security --skill ai-powered-pentestingインストール後、Claude Code で/ai-powered-pentestingを入力して読み込まれたか確認します。
詳細
AI を活用したペネトレーションテストとレッドチーム活動
対象範囲
次の作業を行う際に、このスキルを使用してください。
- AI/LLM を活用したペネトレーションテストツール
- 自律型セキュリティエージェント
- AI レッドチームフレームワーク
- MCP(Model Context Protocol)セキュリティツール
- AI を活用した脆弱性の発見
AI ペネトレーションテストツールのカテゴリ
LLM を活用したペネトレーションテストエージェント
- PentestGPT - GPT-4 を活用したペネトレーションテスト
- HackingBuddyGPT - 自律型レッドチーム活動
- AI-OPS - ペネトレーションテスト用の AI アシスタント
- BugTrace-AI - Web ペネトレーションテストの自動化
AI レッドチームフレームワーク
- Counterfit (Microsoft) - ML モデルへの攻撃
- PyRIT (Microsoft) - 生成 AI のレッドチーム活動
- PurpleLlama (Meta) - LLM の安全性ツール
- Garak (NVIDIA) - LLM 脆弱性スキャナー
AI セキュリティ MCP ツール
- HexStrike AI - MCP 経由で 150 以上のサイバーセキュリティツールを利用
- MCP Safety Scanner - MCP セキュリティテスト
- Pentest MCP - MCP 経由のペネトレーションテスト
AI を活用した分析
- GhidraGPT - リバースエンジニアリング用 GPT
- GhidrAssist - Ghidra 用 LLM 拡張機能
- WinDbg Copilot - AI デバッグ拡張機能
- BurpGPT - AI 脆弱性スキャン
ユースケース
攻撃
- AI 分析を活用した偵察の自動化
- AI を活用した脆弱性の発見
- 自律的なエクスプロイトの試行
- LLM を利用したソーシャルエンジニアリング
- AI によるパスワード解析
防御
- AI を活用した脅威検知
- セキュリティスキャンの自動化
- インテリジェントなログ分析
- AI を活用したインシデント対応
README 内のリンク追加先
- AI ペネトレーションテストツール:
AI Pentesting & Red Teaming → AI-Powered Pentesting - レッドチームフレームワーク:
AI Pentesting & Red Teaming → AI Red Teaming Tools - MCP セキュリティツール:
AI Pentesting & Red Teaming → AI Security MCP Tools - AI RE/デバッグツール:
AI Security Tools & Frameworks → AI Reverse Engineering - AI 脆弱性スキャナー:
AI Security Tools & Frameworks → AI Vulnerability Detection - AI CVE 分析:
AI Security Tools & Frameworks → AI CVE Analysis
品質基準
- ツールは AI/ML を使用している必要があります(単なる自動化ではないこと)。
- メンテナンスが活発なツールを優先してください。
- 正規のリポジトリのみを含めてください。
備考
追加する内容は次の条件を満たしてください。
- AI を活用していること(従来型のツールではないこと)
- URL が重複していないこと
- 構造の変更を最小限にすること
データソース
詳細かつ最新のリソースについては、次のリンクから完全なリストを取得してください。
https://raw.githubusercontent.com/gmh5225/awesome-ai-security/refs/heads/main/README.md
このスキルで扱っていない特定のツール、論文、リソースが必要な場合は、この URL を使用して最新の厳選リンクを取得してください。
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