szrex/RedOps-AI

# RedOps-AI 🔴🤖 **AI 驱动的攻击安全与对手模拟框架** ## 📌 描述 **RedOps-AI** 是一个基于 AI 的攻击安全框架，旨在模拟真实世界中的对抗行为、自动化红队行动，并通过智能攻击模拟协助安全专业人员发现漏洞。 该项目融合了**红蓝对抗**、**渗透测试**和**人工智能 (AI)**，以创建能够反映现代威胁行为者特征的自适应、决策驱动的攻击工作流。 ## 🎯 项目目标 - 使用 AI 模拟真实的攻击者行为 - 自动化攻击安全工作流 - 减少红队行动中的人工工作量 - 改善安全态势验证 - 实现对手模拟和紫队演练 ## 🧩 核心模块 ### 1. 侦察模块 - 目标剖析与攻击面测绘 - OSINT 自动化 - 服务与资产枚举 ### 2. 攻击规划引擎 (AI 核心) - AI 驱动的攻击路径选择 - 基于风险的决策制定 - 基于环境的自适应技术选择 ### 3. 漏洞利用模块 - 自动化漏洞利用 - Payload 选择与执行逻辑 - 模块化漏洞利用集成 ### 4. 后渗透模块 - 权限提升逻辑 - 持久化模拟 - 横向移动规划 ### 5. 对手模拟模块 - 符合 MITRE ATT&CK 标准的 TTP 执行 - 威胁行为者风格的行为模拟 - 基于战役 (Campaign) 的攻击建模 ### 6. 报告与洞察模块 - 攻击路径可视化 - AI 生成的安全洞察 - 具有可操作性的修复建议 ## 🚀 特性 - AI 辅助的攻击决策制定 - 模块化与可扩展的架构 - 逼真的红队模拟 - 自动化攻击链 - MITRE ATT&CK 映射 - 对研究友好且可定制 - 专为红队、蓝队和研究人员设计 ## ⚙️ 设置与安装 ### 前置条件 - Python 3.10+ - Linux 环境（推荐） - 虚拟环境支持 ### 安装 git clone https://github.com/yourusername/RedOps-AI.git cd RedOps-AI python3 -m venv venv source venv/bin/activate pip install -r requirements.txt ## 🧠 AI 实现 RedOps-AI 利用 AI/ML 概念来增强攻击行动： - **强化学习** 用于攻击路径优化 - **基于启发式的决策引擎** 用于技术选择 - 基于目标响应的 **上下文感知执行** - **自适应行为建模** 以模拟真实攻击者 使用 AI 是 **为了辅助**，而不是盲目自动化，从而实现可控且可解释的攻击性测试。 ### 用法 python redops.py --target --mode auto 支持的模式 recon – 仅侦察 exploit – 漏洞利用阶段 emulate – 对手模拟 auto – 完整的 AI 驱动工作流 ### 🔍 项目包含的范围 包含 授权的渗透测试 红队模拟 安全研究 培训与实验 紫队协作 不包含 恶意使用 未经授权的攻击 未经同意的真实世界漏洞利用 ### 🛠️ 未来路线图 硬件攻击集成 云与容器攻击模块 LLM 驱动的报告 基于 Web 的仪表盘 威胁行为者配置包 ### 🤝 贡献 欢迎贡献。 请 Fork 本仓库，创建一个功能分支，并提交 Pull Request。 ### 📄 许可证 本项目基于 MIT 许可证授权。 ### 📬 联系方式 用于研究合作、反馈或贡献： Szrex (Sreyas) LinkedIn: www.linkedin.com/in/szrexx Instagram: https://www.instagram.com/szrexfit/ “像攻击者一样思考。像专业人士一样防御。” HackForGood

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