vikramrajkumarmajji/AI-VAPT

# AI漏洞评估与渗透测试 🧠 AI-VAPT 自主 AI 驱动的漏洞评估与渗透测试框架 AI-VAPT（人工智能 – 漏洞评估与渗透测试）是一个下一代、全自动化的网络安全框架，融合了人工智能、自动化和传统渗透测试方法论，旨在提供一个自学习、自适应且精准的安全评估引擎。 它专为渗透测试人员、红队和安全研究人员设计，帮助他们超越手动侦察和漏洞发现阶段，迈入 AI 增强的安全测试时代。  ⚡ 核心亮点 🤖 AI 增强侦察 — 利用神经模式识别发现隐藏资产、配置错误的端点和影子子域名。 🔍 自动化多向量扫描 — 执行 Web、网络、API、云和 IoT 扫描，并进行智能优先级排序。 🔬 机器学习漏洞预测 — 使用基于机器学习的漏洞评分模型检测可利用性级别。 📊 智能报告引擎 — 生成详细的 PDF/HTML 报告，包含严重性排名、影响映射和修复路径。 🔒 隐私设计 — 零数据存储，零数据重用。支持完全离线操作模式。 🧩 模块化与可扩展架构 — 轻松接入新的扫描器、ML 模型或第三方工具。 ⚙️ 持续安全验证 — 通过 CI/CD 集成支持自动化定期测试流水线。 🧠 架构概览 层级 描述 AI 层 用于漏洞预测、CVE 关联和异常检测的 NLP 驱动分析。 侦察层 使用 AI+字典混合技术进行子域名、DNS、端口、目录和服务枚举。 漏洞层 CVE 映射、版本指纹识别、配置错误检测和漏洞验证。 利用层 受控的漏洞利用模拟和载荷验证（安全模式）。 报告层 基于风险的可视化报告引擎，自动生成洞察和建议。 🧰 集成工具 侦察：Amass, Subfinder, Nmap, Shodan API, CRT.sh Web 扫描：Nikto, Dirsearch, Wapiti, BurpSuite API 漏洞映射：CVE 趋势, Exploit-DB, 基于 ML 的 CVE 可利用性模型 后渗透：Metasploit 集成, 本地权限检查, 令牌转储模块 报告：AI 生成的执行摘要和技术摘要  🧑‍💻 使用场景 自动化红队评估 持续漏洞管理 AI 辅助 Bug Bounty 侦察 SOC 验证测试 合规审计（ISO 27001, NIST, PCI-DSS 等） 🧩 1. 前置条件 #确保您已安装 Node.js 和 npm（或 yarn/pnpm）： node -v npm -v #如果未安装，请运行： sudo apt update sudo apt install nodejs npm -y 🚀 快速开始 # 克隆仓库 git clone https://github.com/vikramrajkumarmajji/AI-VAPT.git # 进入项目文件夹 cd AI-VAPT # 安装依赖 npm install # 或者（如果使用 yarn） yarn install # 启动开发服务器 npm run dev 然后在浏览器中打开显示的本地 URL（通常是 http://localhost:5173）。 # （可选）构建生产版本 npm run build 📈 未来路线图 🔹 集成基于 LLM 的推理引擎，用于上下文漏洞解释 🔹 实时漏洞利用链映射可视化 🔹 通过 OSINT 自动化进行威胁情报增强 🔹 用于 AWS、Azure 和 GCP 审计的云原生代理 🛡️ 理念 “安全不再是可选项 —— 设计即隐私，愿景即信任。” — Vikram Raj Kumar Majji

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