cyberranger93/recon-agent

GitHub: cyberranger93/recon-agent

一款将子域名枚举、存活探测、漏洞扫描与 LLM 智能研判整合为一键流程的自动化侦察报告工具。

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# recon-agent [![PyPI](https://img.shields.io/pypi/v/recon-agent)](https://pypi.org/project/recon-agent) [![CI](https://static.pigsec.cn/wp-content/uploads/repos/2026/05/7e8064f9ee200223.svg)](https://github.com/cyberranger93/recon-agent/actions/workflows/ci.yml) [![License: MIT](https://img.shields.io/badge/License-MIT-blue.svg)](LICENSE) ![recon-agent 演示](https://static.pigsec.cn/wp-content/uploads/repos/2026/05/3aa6dc016b200231.gif) `recon-agent` 运行标准的漏洞赏金侦察链,过滤明显的干扰信息,并生成一份包含按严重程度排名的发现结果和影响声明草稿的 Markdown 报告。 它是为已获得书面测试授权的合法项目而构建的。其亮点在于编排层:外部工具执行、LLM 降级行为、报告生成以及实用的安全工作流设计。 ## 快速开始 ``` pip install recon-agent recon-agent --scope example.com --output report.md ``` ## 环境要求 安装 ProjectDiscovery 工具: ``` go install github.com/projectdiscovery/subfinder/v2/cmd/subfinder@latest go install github.com/projectdiscovery/httpx/cmd/httpx@latest go install github.com/projectdiscovery/nuclei/v3/cmd/nuclei@latest ``` 选择一个 LLM 提供商: ``` # 本地和私有 ollama pull llama3 # 或者使用 Groq pip install "recon-agent[groq]" $env:GROQ_API_KEY = "your_key" recon-agent --scope example.com --provider groq ``` ## 处理流水线 ``` Subfinder -> Httpx -> Nuclei -> AI triage -> Markdown report ``` ## 选项 ``` --scope, -s Target domain --output, -o Output Markdown file --severity Nuclei severity filter --provider ollama or groq --model Ollama model name --no-triage Skip AI triage and report filtered findings ``` ## 输出 ``` # Recon Report: `example.com` ## 摘要 - Subdomains found: 47 - Live hosts: 23 - Findings (post-triage): 4 ## Findings ### 1. !! [HIGH] 暴露的管理面板 - Template: `exposed-panels/admin-panel` - Host: `admin.example.com` **Impact:** Exposed admin interface may allow unauthorized access to management functions. ``` ## 为什么选择这个而不是手动侦察 | 功能 | recon-agent | 手动工具链 | |---|---|---| | 单命令流水线 | 是 | 否 | | 过滤明显干扰信息 | 是 | 手动 | | 影响声明草稿 | 是 | 手动 | | Markdown 报告输出 | 是 | 手动 | | 本地 LLM 选项 | 是 | 不适用 | ## 安全须知 仅对您拥有明确书面授权的目标运行此工具。请遵守项目范围、速率限制和披露规则。请勿将此用于未经授权的扫描。 ## 路线图 - [ ] JSON 输出模式 - [ ] 现有 Nuclei JSONL 结果的导入模式 - [ ] Amass、gau 和 ffuf 集成 - [ ] 严重性置信度评分 - [ ] 演示 GIF 和发布视频 ## 贡献 欢迎提交 PR。详情请参阅 [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md)。 ## 许可证 MIT
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