venkatas/vikramaditya
GitHub: venkatas/vikramaditya
自动化渗透测试平台，可对目标域名、IP或CIDR执行完整的侦察、漏洞扫描和AI分析，并生成专业级VAPT报告。
Stars: 5 | Forks: 2
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```
**自主VAPT平台。给定目标 — FQDN、IP或CIDR范围。它会进行探测并生成报告。**
[](LICENSE)
[](https://python.org)
[](https://www.gnu.org/software/bash/)
[](#multi-provider-ai)
[快速开始](#quick-start) · [架构](#architecture) · [漏洞覆盖范围](#vulnerability-coverage) · [报告](#reports) · [安装说明](#installation) · [API密钥](#api-keys-setup) · [贡献指南](#contributing)
**侦察 → 技术指纹 → CVE映射 → 漏洞扫描 → AI分析 → 专业报告**
## 传奇
**Vikramaditya** — 是一位传奇的印度皇帝，他的王位只有无畏追求真理、无偏私地进行审判的人才能登临。他的名字意为"太阳的勇气"。
这个工具运作方式相同。给定一个目标。离开。回来时收获一份完整的VAPT报告 — 每个漏洞都无所遁形，每个弱点都被记录在案。
它受[**claude-bug-bounty**](https://github.com/shuvonsec/claude-bug-bounty)启发并由此演变而来 — 最初的AI辅助漏洞赏金自动化平台，为本工具提供了侦察管道、ReAct代理架构和AI分析引擎。
## 功能说明
Vikramaditya是一款为专业安全顾问构建的自主VAPT工具。您给它一个目标 — 一个域名、一个IP或整个子网。它会运行完整的评估管道并生成一份可直接提交的报告。
| 阶段 | 执行内容 |
|:------|:-------------|
| 🔭 **侦察** | 子域名枚举、DNS解析、存活主机发现、URL爬取、JS分析、密钥提取 |
| 🔬 **指纹识别** | 技术栈检测（httpx）、CVE风险评分、优先主机排序 |
| 🔍 **扫描** | SQLi、XSS、SSTI、RCE、文件上传、CORS、JWT、云配置错误、框架暴露 |
| 💥 **利用** | CMS利用链（Drupal、WordPress）、Spring actuators、暴露的管理面板 |
| 🧠 **分析** | AI驱动的分类 — 寻找利用链、按影响排序、消除噪音 |
| 📋 **报告** | Burp Suite风格的HTML报告：执行摘要、CVSS评分、PoC证据、修复建议 |
## 快速开始
```
git clone https://github.com/venkatas/vikramaditya.git
cd vikramaditya
chmod +x setup.sh && ./setup.sh # installs all required tools
# 运行完整评估
python3 hunt.py --target example.com
# 单个 IP 地址
python3 hunt.py --target 192.168.1.100
# 子网（首先通过 nmap ping 扫描发现活跃主机）
python3 hunt.py --target 10.0.0.0/24
# 更快扫描（更少检查）
python3 hunt.py --target example.com --quick
# 自主模式 — AI 驱动所有决策
python3 hunt.py --target example.com --autonomous
```
## 架构
```
Target (FQDN / IP / CIDR)
│
▼
hunt.py ◄── brain.py (AI analysis + multi-provider LLM)
│ └── agent.py (autonomous ReAct loop)
│
┌────┴────────────────────────────────────┐
│ │
▼ ▼
recon.sh scanner.sh
│ │
├── subfinder / assetfinder ├── SQLi (sqlmap + verifier)
├── amass / dnsx ├── XSS (dalfox)
├── httpx (tech detect) ├── SSTI (math-canary probes)
├── katana / waybackurls / gau ├── RCE (Log4Shell, Tomcat, JBoss)
├── nuclei (CVE templates) ├── File upload bypass
├── nmap / naabu (port scan) ├── Cloud exposure (Firebase, K8s, Docker)
├── subzy (takeover check) ├── Framework exposure (Spring, GraphQL)
└── trufflehog / gitleaks (JS secrets) └── Race conditions (xargs -P 20)
│
▼
prioritize.py (CVE risk scoring)
│
▼
brain.py (AI triage)
│
▼
reporter.py
├── vapt_report.html (Burp Suite-style, self-contained)
└── vapt_report.md (Markdown summary)
```
## 漏洞覆盖范围
| 类别 | 检查项 |
|:---------|:-------|
| **注入** | SQLi（错误型/盲注/时间型）、SSTI（Jinja2/Freemarker/Thymeleaf/ERB）、XXE、LDAP注入 |
| **XSS** | 反射型、存储型、DOM型 — 通过dalfox管道 |
| **RCE** | Log4Shell OOB、Tomcat PUT（CVE-2017-12615）、JBoss反序列化、Spring4Shell |
| **认证** | JWT（alg=none、RS256→HS256、弱密钥）、OAuth配置错误、会话固定 |
| **IDOR** | 对象级、字段级、GraphQL node() IDOR、UUID枚举 |
| **文件上传** | 扩展名绕过、MIME混淆、多语言文件、SVG XSS |
| **云** | Firebase开放读写、K8s API未授权访问、Docker socket暴露、S3 bucket枚举 |
| **框架** | Spring actuators（env/heapdump）、H2控制台、GraphQL自省、Swagger UI |
| **CMS** | Drupalgeddon2（CVE-2018-7600）、WordPress用户枚举+xmlrpc、Joomla/Magento |
| **基础设施** | 子域名接管（subzy）、CORS配置错误、开放重定向、HTTP走私 |
| **密钥** | JS bundle密钥（trufflehog/gitleaks）、.env暴露、.git/config泄露 |
| **竞态条件** | OTP、优惠券、支付端点的并发探测 |
## 报告
报告输出符合专业渗透测试项目标准 — 适合提交给客户。
**HTML报告**（`vapt_report.html`）— 单一自包含文件：
- 深蓝色封面页，包含客户名称、顾问、日期和分类
- 包含风险分解条的执行摘要
- 漏洞摘要表（ID、名称、严重程度、CVSS、主机）
- 每个发现详情：描述、影响、PoC证据、修复建议、CWE/OWASP参考
- 附录：使用的工具、方法论、评估时间线
```
# 从已完成的扫描会话生成报告
python3 reporter.py recon/example.com/sessions/20260325_120000_abc1/findings/ \
--client "Acme Corp" \
--consultant "Your Name" \
--title "Web Application Penetration Test"
```
输出：`reports/example.com/vapt_report.html` + `vapt_report.md`
## 自主代理模式
`--autonomous`标志激活ReAct代理（`agent.py`），它驱动整个评估过程无需人工干预 — 自行规划、选择工具、分析结果并转向下一个攻击面。
```
# 4小时预算的自主狩猎
python3 hunt.py --target example.com --autonomous --time 4
# 观看实时决策
tail -f recon/example.com/sessions/
/agent_trace.jsonl
# 在运行中注入操作员指导而不停止代理
python3 agent.py --bump recon/example.com/sessions// \
"Focus on /api/v2/ endpoints — de-prioritize static assets"
```
代理在紧凑的循环中运行：**观察 → 思考（LLM） → 行动（工具） → 观察**。每个决策都记录到`agent_trace.jsonl`中，供项目后审查使用。
## 多提供商AI
`brain.py`支持五个LLM后端。设置`BRAIN_PROVIDER`强制使用一个，或让Vikramaditya按优先级自动检测：**Ollama → MLX → Claude → OpenAI → Grok**。
| 提供商 | 所需环境变量 | 示例模型 | 备注 |
|:---------|:----------------|:---------------|:------|
| **Ollama**（本地，默认） | — | `qwen2.5:14b`、`qwen3-coder:32b` | CPU/GPU，全平台 |
| **MLX**（Apple Silicon） | — | `Qwen2.5-14B-Instruct-4bit`、`DeepSeek-R1-14B-4bit` | M4上约40 tok/s，SSD分页 |
| **Claude**（Anthropic） | `ANTHROPIC_API_KEY` | `claude-sonnet-4-6`、`claude-opus-4-6` | 最佳推理能力 |
| **OpenAI** | `OPENAI_API_KEY` | `gpt-4o`、`o3-mini` | |
| **Grok**（xAI） | `XAI_API_KEY` | `grok-2-latest`、`grok-3-mini` | |
```
# 完全本地运行 — 无 API 密钥，数据不离开您的机器
ollama pull qwen2.5:14b
python3 hunt.py --target example.com
# Apple Silicon — MLX 在 M 系列芯片上比 Ollama 更快（自动检测）
# 安装：pip3 install mlx-lm（或：./setup.sh）
export BRAIN_PROVIDER=mlx
export MLX_MODEL=mlx-community/Qwen2.5-14B-Instruct-4bit
python3 hunt.py --target example.com
# 强制使用 Claude 作为分析引擎
export BRAIN_PROVIDER=claude
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
python3 hunt.py --target example.com
```
## 安装说明
### 前置条件
```
# macOS
brew install go python3 node jq nmap
# Debian/Ubuntu
sudo apt install golang python3 nodejs jq nmap
```
### 安装安全工具
```
chmod +x setup.sh && ./setup.sh
```
`setup.sh`自动安装**25+个工具**：
| 来源 | 工具 |
|:-------|:------|
| **Homebrew** | `subfinder` `httpx` `nuclei` `ffuf` `nmap` `amass` `sqlmap` `trufflehog` `gitleaks` `whatweb` |
| **Go** | `dnsx` `katana` `naabu` `cdncheck` `interactsh-client` `gau` `dalfox` `subzy` `waybackurls` `anew` `qsreplace` `assetfinder` `gf` |
| **预编译二进制** | `gowitness`（v3，Apple Silicon + Intel） |
| **pip** | `arjun` `httpx[cli]` `mlx-lm`（仅arm64） |
| **git clone → tools/** | `LinkFinder` `SecretFinder` `XSStrike` `drupalgeddon2` |
| **自动** | nuclei-templates、gf模式（`~/.gf/`）、subfinder配置模板 |
### Python依赖
```
pip install -r requirements.txt
```
请参阅`requirements.txt`了解LLM提供商SDK详情。
## API密钥设置
### CHAOS API（ProjectDiscovery）— 获得最佳子域名覆盖的必需项
侦察管道使用ProjectDiscovery的[Chaos](https://chaos.projectdiscovery.io)数据集 — 每个域有数百万个预枚举的子域名。免费密钥。
1. 在**[chaos.projectdiscovery.io](https://chaos.projectdiscovery.io)**注册
2. 复制您的API密钥
3. 运行前导出：
```
export CHAOS_API_KEY="your-key-here"
# 持久化配置：
echo 'export CHAOS_API_KEY="your-key-here"' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc
```
`recon.sh`检测到`$CHAOS_API_KEY`并在首次运行时自动将其注入到subfinder的提供商配置中。**密钥永远不会存储在本仓库的任何文件中。**
### 可选API — 更好的子域名覆盖
`setup.sh`在`~/.config/subfinder/provider-config.yaml`创建配置模板。取消注释并填写任何这些免费/低成本密钥：
| 提供商 | 免费？ | 注册地址 | 收益 |
|:---------|:------|:-------|:--------|
| **VirusTotal** | ✅ 免费 | [virustotal.com](https://www.virustotal.com/gui/my-apikey) | +被动子域名数据 |
| **SecurityTrails** | ✅ 免费套餐 | [securitytrails.com](https://securitytrails.com/app/account/credentials) | +历史DNS |
| **Censys** | ✅ 免费套餐 | [search.censys.io/account/api](https://search.censys.io/account/api) | +证书透明度 |
| **Shodan** | 💲 约$9/月 | [account.shodan.io](https://account.shodan.io) | +横幅抓取、端口数据 |
| **GitHub** | ✅ 免费 | [github.com/settings/tokens](https://github.com/settings/tokens) | +源代码子域名泄露 |
```
# ~/.config/subfinder/provider-config.yaml
chaos:
- YOUR_CHAOS_API_KEY
virustotal:
- YOUR_VIRUSTOTAL_API_KEY
securitytrails:
- YOUR_SECURITYTRAILS_API_KEY
censys:
- YOUR_CENSYS_API_ID:YOUR_CENSYS_API_SECRET
shodan:
- YOUR_SHODAN_API_KEY
github:
- YOUR_GITHUB_TOKEN
```
请参阅[`subfinder-config.yaml.example`](subfinder-config.yaml.example)获取完整模板。
## CLI参考
```
hunt.py — VAPT Orchestrator
Target input:
--target example.com FQDN
--target 192.168.1.100 Single IP
--target 10.0.0.0/24 CIDR range (nmap ping sweep first)
Scan modes:
--quick Faster scan, fewer checks
--full All checks including race conditions
--autonomous AI-driven autonomous assessment
--scope-lock Test exact target only (no subdomain expansion)
Selective phases:
--recon-only Recon only
--scan-only Scan only (requires prior recon)
--js-scan JS analysis + secret extraction
--param-discover Parameter discovery (Arjun + ParamSpider)
--api-fuzz API endpoint brute (Kiterunner)
--secret-hunt TruffleHog + GitHound
--cors-check CORS misconfiguration check
--exploit CMS exploit chains (Drupal, WordPress)
--rce-scan RCE: Log4Shell, Tomcat, JBoss, Spring
--sqlmap sqlmap on discovered SQLi candidates
--jwt-audit JWT algorithm confusion + weak secret crack
AI options:
--no-brain Skip AI analysis (tools only)
--brain-only AI analysis on existing recon data
--brain-next Ask AI: what is the highest-impact next action?
Reporting:
python3 reporter.py [--client NAME] [--consultant NAME] [--title TITLE]
Utilities:
--repair-tools Auto-install missing tools
--status Show current assessment progress
--oob-setup Configure interactsh OOB token
--resume SESSION_ID Resume a previous session
```
## 目录结构
```
vikramaditya/
├── hunt.py Main orchestrator
├── brain.py AI analysis engine (multi-provider LLM)
├── agent.py Autonomous ReAct agent
├── recon.sh Subdomain + URL discovery
├── scanner.sh Vulnerability scanner
├── reporter.py Report generator (HTML + Markdown)
├── prioritize.py CVE risk scoring
├── api_audit.py OpenAPI/REST API auditing
├── cve.py CVE matcher
├── fuzzer.py Smart logic fuzzer
├── validate.py Finding validator (4-gate)
├── intel.py CVE + advisory intel
├── mindmap.py Attack surface mapper
├── targets.py Target management
├── idor.py IDOR scanner
├── idor_mutator.py GraphQL mutation IDOR
├── oauth.py OAuth misconfiguration tester
├── race.py Race condition tester
├── payloads.py Payload generator
├── probe.py HTTP prober
├── browser_recon.js Browser-side recon (Playwright)
├── evasion.py WAF bypass helpers
├── zendesk_idor.py Zendesk-specific IDOR
├── setup.sh Tool installer
├── sqli_verify.sh SQLi verification
├── procs.sh Pipeline process monitor
├── requirements.txt Python dependencies
├── config.example.json Configuration template
├── skills/ Skill definitions
├── wordlists/ Custom wordlists
├── recon/ Scan output (gitignored)
├── findings/ Validated findings (gitignored)
└── reports/ Generated reports (gitignored)
```
## 配置
复制并编辑示例配置：
```
cp config.example.json config.json
```
关键设置：
```
{
"brain_provider": "ollama",
"ollama_model": "qwen2.5:14b",
"interactsh_token": "YOUR_INTERACTSH_TOKEN",
"rate_limit": 50,
"threads": 10,
"timeout": 30,
"user_agent": "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36"
}
```
## 贡献指南
欢迎提交PR。这个工具最初受[`shuvonsec/claude-bug-bounty`](https://github.com/shuvonsec/claude-bug-bounty)启发并在其基础上构建 — 最初的AI辅助漏洞赏金平台。推进其使命的贡献都将受到赞赏。
**好的贡献：**
- 为`scanner.sh`添加新的漏洞扫描器或检测模块
- 向`skills/`和`wordlists/`添加有效载荷
- 在`agent.py`中定义新的代理工具
- 改进报告模板 — 更好的HTML、更好的Markdown
- 在`brain.py`中添加新的AI提供商支持
- 真实世界的方法论改进（需有授权项目证据）
- IP/网络扫描改进（更好的CIDR处理、IPv6）
- 平台特定模块（Jira、Confluence、GitLab、云控制台）
**如何贡献：**
```
git checkout -b feature/your-contribution
# ... 进行您的修改
git commit -m "Add: short description"
git push origin feature/your-contribution
```
然后打开一个拉取请求，描述您添加的内容及其价值。
**提交信息约定：**
| 前缀 | 用于 |
|:-------|:--------|
| `Add:` | 新的扫描器、模块或功能 |
| `Fix:` | 错误修复 |
| `Improve:` | 现有功能增强 |
| `Refactor:` | 代码清理，无行为改变 |
| `Docs:` | README、注释、仅文档 |
## 法律声明
**仅用于授权的安全测试。**
仅将此工具用于您拥有或已获得明确书面授权进行测试的系统。Vikramaditya专为在签署项目协议下工作的专业VAPT顾问设计。在大多数司法管辖区，未经授权使用此工具测试您没有权限测试的系统是违法的。
作者对误用不承担任何责任。
## 致谢
Vikramaditya由[**claude-bug-bounty**](https://github.com/shuvonsec/claude-bug-bounty)演变而来，作者为[@shuvonsec](https://github.com/shuvonsec) — 这是一个AI辅助的漏洞赏金自动化框架，开创了侦察管道、ReAct代理循环和AI驱动的分析引擎，构成本工具的核心。
以**皇帝Vikramaditya**命名 — 他的传奇王位在授予审判之位前对每个 claimants进行32次真相考验。如同皇帝的朝堂：彻底、无情，没有任何弱点不被审视。
MIT许可证 · 为专业VAPT顾问构建
*"最终，秩序将洞察一切。"*
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