user70616E6461/CyberAI

# 🤖 CyberAI ``` Status: Active development Stack: Python · Multi-agent orchestration · LLM APIs ``` ## 这是什么 CyberAI 是一个面向进攻性安全工作流的 AI 编排层。 它连接了幽灵工具链 — OOB 检测、CVE 情报、TLS 分析 — 并通过一个 AI 管道路由发现结果，以呈现可操作的攻击路径。 不是给渗透测试者的聊天机器人。一个智能体系统，其中 AI 智能体 负责侦察、关联和报告 — 而你专注于利用。 ## 架构 ``` ┌─────────────────────────────────────────────────┐ │ CyberAI Core │ │ │ │ ┌─────────────┐ ┌──────────────────────┐ │ │ │ Orchestrat │ │ Agent Pool │ │ │ │ or Agent │─────▶│ Recon · Intel │ │ │ └─────────────┘ │ Exploit · Report │ │ │ │ └──────────────────────┘ │ │ ▼ │ │ ┌─────────────────────────────────────────┐ │ │ │ Phantom Stack │ │ │ │ phantom-grid · phantom-intel │ │ │ │ reality-probe │ │ │ └─────────────────────────────────────────┘ │ └─────────────────────────────────────────────────┘ ``` ## 设计约束 该平台以多智能体安全为核心设计： - **智能体信任边界** — 智能体以最小必要权限运行 - **输入验证** — 所有外部数据在进入 LLM 上下文前进行清理 - **提示注入防护** — 结构化提示、输出解析，不进行原始透传 - **审计追踪** — 每个智能体操作均记录输入与输出 ## 路线图 ``` [x] AI Orchestrator skeleton [ ] phantom-intel integration — CVE context injection [ ] phantom-grid integration — OOB result correlation [ ] Recon agent — target enumeration pipeline [ ] Exploit suggestion agent — CVE → PoC mapping [ ] Report generation agent — findings → markdown/PDF [ ] Multi-agent safety protocol layer ``` ## 快速开始 ``` git clone https://github.com/user70616E6461/CyberAI.git cd CyberAI pip install -r requirements.txt # configuration: cp config.example.yml config.yml python main.py ``` ## 相关工具 | 工具 | 在栈中的角色 | |------|------------------| | [phantom-grid](https://github.com/user70616E6461/phantom-grid) | OOB 交互捕获 | | [phantom-intel](https://github.com/user70616E6461/phantom-intel) | CVE 情报源 | | [reality-probe](https://github.com/user70616E6461/reality-probe) | TLS 分析与配置 | ## 许可证 MIT _{属于 panda 安全工具链的一部分。}

标签：AI安全, AI驱动渗透测试, Chat Copilot, CVE情报, CyberAI, FTP漏洞扫描, LLM API, OOB检测, Phantom Stack, Python, TGT, TLS分析, 人工智能安全, 代理型系统, 合规性, 多智能体编排, 威胁情报, 安全编排, 密钥泄露防护, 开发者工具, 攻击路径发现, 攻防演练, 无后门, 机器学习安全, 渗透测试平台, 结构化信息, 自动化渗透, 逆向工具