GreyDGL/PentestGPT

项目概览

该项目在 XBOW 验证套件上达到了 86.5% 的成功率，提供了从侦察到漏洞利用再到报告的完整分阶段自动化流程，并支持多种主流 LLM 后端与 CLI 工具集成。

项目类型

AI Agent · AI 编程

应用场景

自动化执行

部署方式

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License

MIT

适合谁

• 需要利用大语言模型辅助完成渗透测试或 CTF 挑战的安全测试人员和开发者。

核心能力

• 按阶段推进工作：CTF 场景为侦察到漏洞利用再到 walkthrough，渗透测试场景为资产发现到漏洞识别再到报告，前一阶段发现汇入下一阶段。
• 人在回路的 legacy 模式运行三个协作的 LLM 会话，共同维护一个渗透测试任务树。
• 支持 Web、Crypto、Reversing、Forensics、PWN 和提权类别。

限制与风险

• 仅限于 Web、Crypto、Reversing、Forensics、PWN 和提权类别。
• 该工具仅用于教育目的和授权的安全测试。

如何开始

• 需要 Python 3.12+ 和 uv 包管理器，以及经过认证的 Claude Code CLI 或 Codex CLI；快速启动路径为 git clone 仓库后进入 PentestGPT 目录执行 make install，随后运行 pentestgpt --target <IP>。

核验依据

• GitHub 项目简介: Automated Penetration Testing Agentic Framework Powered by Large Language Models
• Release: v1.0.0
• README: AI-Powered Challenge Solver - Leverages LLM advanced reasoning to perform penetration testing and CTFs
• README: The agent works through staged phases (recon → exploit → walkthrough for CTF; asset discovery → vulnerability identification → report for pentests), feeding each stage's findings…
• README: The classic, human-in-the-loop PentestGPT from the USENIX 2024 paper is preserved and modernized as `pentestgpt-legacy`. It runs three cooperating LLM sessions

内容核验时间：