关于 ai-powered-pentesting
用于查找 AI 和 LLM 渗透测试、红队演练及安全分析工具的参考技能。按安全领域整理工具和用途,并提供获取更新资源列表的来源。
主要功能
- 01分类整理 AI 安全工具
- 02渗透测试与红队工具示例
- 03攻防场景用途
- 04资源链接归类指引
- 05精选列表更新来源
适用场景
- 01查找用于漏洞发现的 AI 工具
- 02了解 AI 安全测试方法
- 03寻找 AI 安全研究资源
MCP 相关
技能包含通过 MCP 暴露网络安全能力的工具类别,示例包括 HexStrike AI、MCP Safety Scanner 和 Pentest MCP。
安装
复制下面的命令,在终端中运行。
$
npx skills add https:/ / github.com/ gmh5225/ awesome-ai-security --skill ai-powered-pentesting安装后在 Claude Code 中输入/ai-powered-pentesting确认已加载。
详细介绍
AI 驱动的渗透测试与红队测试
范围
在处理以下内容时使用此技能:
- AI/LLM 驱动的渗透测试工具
- 自主安全 Agent
- AI 红队测试框架
- MCP(Model Context Protocol)安全工具
- AI 辅助漏洞发现
AI 渗透测试工具类别
LLM 驱动的渗透测试 Agent
- PentestGPT - 由 GPT-4 驱动的渗透测试
- HackingBuddyGPT - 自主红队测试
- AI-OPS - 用于渗透测试的 AI 助手
- BugTrace-AI - 自动化 Web 渗透测试
AI 红队测试框架
- Counterfit (Microsoft) - ML 模型攻击
- PyRIT (Microsoft) - 生成式 AI 红队测试
- PurpleLlama (Meta) - LLM 安全工具
- Garak (NVIDIA) - LLM 漏洞扫描器
AI 安全 MCP 工具
- HexStrike AI - 通过 MCP 提供 150+ 种网络安全工具
- MCP Safety Scanner - MCP 安全测试
- Pentest MCP - 通过 MCP 进行渗透测试
AI 辅助分析
- GhidraGPT - 用于逆向工程的 GPT
- GhidrAssist - 面向 Ghidra 的 LLM 扩展
- WinDbg Copilot - AI 调试扩展
- BurpGPT - AI 漏洞扫描
使用场景
攻击
- 结合 AI 分析的自动化侦察
- AI 驱动的漏洞发现
- 自主尝试利用漏洞
- 使用 LLM 进行社会工程
- AI 密码破解
防御
- AI 驱动的威胁检测
- 自动化安全扫描
- 智能日志分析
- AI 辅助事件响应
在 README 中添加链接的位置
- AI 渗透测试工具:
AI Pentesting & Red Teaming → AI-Powered Pentesting - 红队测试框架:
AI Pentesting & Red Teaming → AI Red Teaming Tools - MCP 安全工具:
AI Pentesting & Red Teaming → AI Security MCP Tools - AI 逆向工程/调试工具:
AI Security Tools & Frameworks → AI Reverse Engineering - AI 漏洞扫描器:
AI Security Tools & Frameworks → AI Vulnerability Detection - AI CVE 分析:
AI Security Tools & Frameworks → AI CVE Analysis
质量标准
- 工具必须使用 AI/ML(而不仅仅是自动化)
- 优先选择积极维护的工具
- 仅收录规范仓库
备注
新增内容应:
- 由 AI 驱动(而非传统工具)
- URL 不重复
- 尽量减少结构变更
数据来源
如需详细且最新的资源,请从以下位置获取完整列表:
https://raw.githubusercontent.com/gmh5225/awesome-ai-security/refs/heads/main/README.md
需要查找此技能未涵盖的特定工具、论文或资源时,请使用此 URL 获取最新的精选链接。
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