L11cif3r/AI-Vulnerability-Orchestrator
GitHub: L11cif3r/AI-Vulnerability-Orchestrator
一个容器化的AI驱动DevSecOps流水线，协调多种安全扫描工具对Web应用进行交叉验证，并通过本地大语言模型生成优先级排序的漏洞修复建议。
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# AI 驱动的漏洞协调器
一个自动化、容器化的 DevSecOps 流水线，集成了静态应用安全测试 (SAST)、动态应用安全测试 (DAST) 以及自定义渗透测试工具。它具有自定义评分算法来优先处理漏洞，并使用本地托管的大型语言模型 (LLM) 生成安全的人工介入缓解补丁。
## 项目概述
现代应用程序需要多层安全测试。依赖单一工具通常会导致误报或遗漏攻击向量。本项目协调多个行业标准的扫描器，汇总它们的发现，并使用 AI 为开发者提供可行的修复步骤，而不会带来自主代码破坏的风险。
**目标应用程序：** [OWASP Juice Shop](https://github.com/juice-shop/juice-shop) (用于测试的带有故意漏洞的 Web 应用程序)。
## 架构与工具
整个流水线运行在隔离的 Docker 网络 (`orchestrator_default`) 中，以确保测试环境的安全性和可复现性。
* **SAST：** SonarQube (用于代码质量和安全热点的静态代码分析)
* **DAST：** OWASP ZAP (主动扫描和针对现代 SPA 的 AJAX 爬虫)
* **定向渗透测试：** * SQLMap (自动化 SQL 注入检测)
* Nuclei (基于模板的漏洞扫描)
* Metasploit (漏洞利用框架)
* **AI 引擎：** Falcon 7B (通过 Ollama 在本地运行)
* **前端仪表板：** Streamlit (Python)
## 核心功能
### 1. 多工具聚合与交叉验证
扫描器之间很少能达成一致。本协调器同时运行这些扫描器，并将 JSON/XML 输出聚合为统一的数据结构。
### 2. 自定义优先级引擎 (`cvc.py`)
漏洞使用自定义评分逻辑进行排名。如果某个漏洞 (例如，SQL 注入) 被 SAST 检测到，并被 DAST 或渗透测试工具 (如 SQLMap) 主动确认，其严重性分数将被大幅放大，将最关键、已验证的威胁提升到仪表板的顶部。
### 3. 人工介入的 AI 缓解措施
自动提交 AI 代码更改是一种危险的反模式，可能会破坏复杂的业务逻辑。该工具利用 **Falcon 7B** 读取排名靠前的漏洞的上下文，并生成建议的缓解策略和代码片段。这些内容将在整洁的 UI 中呈现给开发者进行审查，确保在任何代码进入生产环境之前都有人工监督。
## 本地设置与安装
### 前置条件
* Docker & Docker Compose
* Git
### 快速开始
1. **克隆仓库：**
git clone [https://github.com/L11cif3r/AI-Vulnerability-Orchestrator.git](https://github.com/L11cif3r/AI-Vulnerability-Orchestrator.git)
cd AI-Vulnerability-Orchestrator
拉取 AI 模型 (Ollama)：
```
docker-compose up -d ollama
docker-compose exec ollama ollama pull falcon
```
启动集群：
```
docker-compose up --build -d
```
初始化 SonarQube：
导航到 http://localhost:9000
使用默认凭据 (admin/admin) 登录并更新密码。
生成全局分析令牌并在 main.py 中更新它。
运行扫描器：
在 http://localhost:8501 打开 Streamlit 仪表板。
点击 Start Full Scan 启动编排流水线。
未来路线图：
. 为 AI 代码建议实现并排的“Diff”视图。
. 添加用于合规性导出的 PDF 报告生成。
. 与 GitHub Actions 集成以进行 CI/CD 流水线触发。
### 注意：
如果发现 scanner.py、sast.py、dast.py 和其他文件是冗余的，请忽略它们。它们仅作为未来的计划保留（用于拆分和扩展）。
免责声明：本工具严格仅用于授权的安全审计和教育目的。
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