Yeti-791/Awesome-Offensive-AI-Agentic-Landscape

# Offensive AI Agentic 全景：项目 / 论文 / Benchmark / 商业产品 一览 *Offensive AI Agents Landscape: Projects, Papers, Benchmarks & Commercial Solutions* ## 📋 项目总表 *Project Master Table* | # | 项目 | Stars | 语言 | 类型 | 简介 | |---|------|-------|------|------|------| | 1 | [KeygraphHQ/shannon](https://github.com/KeygraphHQ/shannon) | 45.6k | TypeScript | 渗透 Agent | 面向 Web 应用和 API 的自主白盒 AI 渗透测试工具 | | 2 | [usestrix/strix](https://github.com/usestrix/strix) | 41.0k | Python | 渗透 Agent | 开源 AI 黑客，发现并修复应用漏洞 | | 3 | [promptfoo/promptfoo](https://github.com/promptfoo/promptfoo) | 23.2k | TypeScript | LLM 红队 | LLM 应用红队/渗透/漏洞扫描，OpenAI、Anthropic 在用 | | 4 | [vxcontrol/pentagi](https://github.com/vxcontrol/pentagi) | 20.3k | Go | 渗透 Agent | 全自主 AI 代理系统，执行复杂渗透测试任务 | | 5 | [GreyDGL/PentestGPT](https://github.com/GreyDGL/PentestGPT) | 14.2k | Python | 渗透 Agent | LLM 驱动的自动化渗透测试代理框架（早期标杆） | | 6 | [0x4m4/hexstrike-ai](https://github.com/0x4m4/hexstrike-ai) | 10.3k | Python | MCP / 渗透 | MCP 服务器，让 AI Agent 自主运行 150+ 安全工具 | | 7 | [aliasrobotics/cai](https://github.com/aliasrobotics/cai) | 9.4k | Python | 安全 AI 框架 | Cybersecurity AI（CAI）安全框架 | | 8 | [NVIDIA/garak](https://github.com/NVIDIA/garak) | 8.4k | Python | LLM 红队 | LLM 漏洞扫描器（"LLM 界的 nmap"） | | 9 | [OWASP/Nettacker](https://github.com/OWASP/Nettacker) | 5.2k | Python | 自动化扫描 | OWASP 自动化渗透测试 / 漏扫框架 | | 10 | [Ed1s0nZ/CyberStrikeAI](https://github.com/Ed1s0nZ/CyberStrikeAI) | 5.1k | Go | 渗透 Agent | Go 构建的 AI 原生安全测试平台 | | 11 | [elder-plinius/T3MP3ST](https://github.com/elder-plinius/T3MP3ST) ⭐**新补充** | 4.6k | TypeScript | 红队 Agent | 自主红队平台 / 多智能体进攻性安全元框架，复用本机 AI 编码代理（Claude Code/Codex/Ollama 等）作零日漏洞猎手 | | 12 | [microsoft/PyRIT](https://github.com/microsoft/PyRIT) | 4.1k | Python | LLM 红队 | 生成式 AI 风险识别工具（Microsoft） | | 13 | [GH05TCREW/pentestagent](https://github.com/GH05TCREW/pentestagent) | 2.8k | Python | 渗透 Agent | 黑盒安全测试 AI Agent 框架（GHOSTCREW） | | 14 | [protectai/vulnhuntr](https://github.com/protectai/vulnhuntr) | 2.7k | Python | 漏洞挖掘 | LLM 零样本漏洞发现，"首个 AI 自主发现 0day" | | 15 | [samugit83/redamon](https://github.com/samugit83/redamon) | 2.2k | Python | 红队 Agent | AI 驱动的代理式红队框架 | | 16 | [confident-ai/deepteam](https://github.com/confident-ai/deepteam) | 2.1k | Python | LLM 红队 | DeepTeam — LLM 红队测试框架 | | 17 | [0xSteph/pentest-ai-agents](https://github.com/0xSteph/pentest-ai-agents) | 2.0k | Shell | Claude SubAgent | 将 Claude Code 转为攻击性安全研究助手 | | 18 | [oritera/Cairn](https://github.com/oritera/Cairn) | 2.0k | Python | 渗透 Agent | 通用状态空间搜索引擎，自主渗透 | | 19 | [msoedov/agentic_security](https://github.com/msoedov/agentic_security) | 1.9k | Python | LLM 红队 | Agentic LLM 漏洞扫描器 | | 20 | [zakirkun/guardian-cli](https://github.com/zakirkun/guardian-cli) | 1.7k | Python | 渗透 Agent | 生产级 AI 渗透 CLI（Gemini + LangChain） | | 21 | [trailofbits/buttercup](https://github.com/trailofbits/buttercup) | 1.6k | Python | 漏洞修复 | Trail of Bits 出品（也是 AIxCC 第二名 CRS） | | 22 | [Gowtham-Darkseid/AutoPentestX](https://github.com/Gowtham-Darkseid/AutoPentestX) | 1.4k | Python | 渗透 Agent | 自动化渗透测试与漏洞报告 | | 23 | [utkusen/promptmap](https://github.com/utkusen/promptmap) | 1.2k | Python | LLM 红队 | LLM Prompt Injection 自动化扫描器 | | 24 | [CyberStrikeus/CyberStrike](https://github.com/CyberStrikeus/CyberStrike) 🆕 | 1.2k | TypeScript | 渗透 Agent | AI 驱动的进攻性安全代理，7,300+ 安全技能，基于 MITRE ATT&CK / CIS / OWASP / NIST，含网站 [cyberstrike.io](https://cyberstrike.io) | | 25 | [ipa-lab/hackingBuddyGPT](https://github.com/ipa-lab/hackingBuddyGPT) | 1.2k | Python | 渗透 Agent | 50 行代码内调用 LLM 协助伦理黑客 | | 26 | [bugbasesecurity/pentest-copilot](https://github.com/bugbasesecurity/pentest-copilot) | 1.1k | JavaScript | 浏览器助手 | 浏览器端的道德黑客辅助工具 | | 27 | [berylliumsec/nebula](https://github.com/berylliumsec/nebula) | 1.1k | Python | 渗透助手 | AI 渗透助手，自动侦察 / 笔记 / 漏洞分析 | | 28 | [SanMuzZzZz/LuaN1aoAgent](https://github.com/SanMuzZzZz/LuaN1aoAgent) | 1.1k | Python | 渗透 Agent | 全自主 AI 渗透 Agent，XBOW >90%（广州大学）| | 29 | [splx-ai/agentic-radar](https://github.com/splx-ai/agentic-radar) ⭐**新补充** | 998 | Python | Agent 安全扫描 | LLM Agentic 工作流安全扫描器（OpenAI Agents、CrewAI、LangGraph 等）| | 30 | [ghostsecurity/reaper](https://github.com/ghostsecurity/reaper) ⭐**新补充** | 875 | Go | 测试代理 | Ghost Security 出品的实时验证代理工具，对人 / Agent 双友好 | | 31 | [xalgord/xalgorix](https://github.com/xalgord/xalgorix) | 732 | Go | 渗透 Agent | 开源 AI 渗透测试 Agent | | 32 | [ASCIT31/Dark-Moon](https://github.com/ASCIT31/Dark-Moon) 🆕 | 728 | Python | 渗透 Agent | AI 驱动的自主渗透测试引擎，覆盖 Web/云/AD/K8s，多智能体编排 + 隐私网关 + 50+ 工具集成 | | 34 | [westonbrown/Cyber-AutoAgent](https://github.com/westonbrown/Cyber-AutoAgent) ⭐**新补充** | 534 | TypeScript | 渗透 Agent | XBOW 验证基准 85%，已归档但代表性强 | | 35 | [crond-jaist/AutoPentest-DRL](https://github.com/crond-jaist/AutoPentest-DRL) | 438 | Python | 强化学习渗透 | 使用深度强化学习的自动化渗透测试 | | 36 | [0ca/BoxPwnr](https://github.com/0ca/BoxPwnr) ⭐**新补充** | 428 | Python | 渗透 Agent / 多平台基准 | HackTheBox / TryHackMe / picoCTF / Cybench / XBOW 等 15 个平台基准框架 | | 37 | [ARCANGEL0/EVA](https://github.com/ARCANGEL0/EVA) | 424 | Python | 渗透 Agent | AI 辅助渗透测试代理，多后端 AI 集成 | | 38 | [m-sec-org/BreachWeave](https://github.com/m-sec-org/BreachWeave) | 419 | TypeScript | 渗透 Agent | Manager/Observer/Solver 多角色架构 | | 39 | [SHAdd0WTAka/Zen-Ai-Pentest](https://github.com/SHAdd0WTAka/Zen-Ai-Pentest) | 413 | Python | 渗透 Agent | 多代理 AI 渗透框架 + 合规报告 | | 40 | [transilienceai/communitytools](https://github.com/transilienceai/communitytools) | 407 | Python | Claude 工具集 | 开源 Claude Code skills/agents/slash command | | 41 | [aielte-research/HackSynth](https://github.com/aielte-research/HackSynth) ⭐**新补充** | 309 | Python | 渗透 Agent | Planner + Summarizer 双模块，PicoCTF / OverTheWire 200 题（arXiv:2412.01778）| | 42 | [simon-p-j-r/LLM4Pentest](https://github.com/simon-p-j-r/LLM4Pentest) | 297 | - | 研究项目 | LLM4Pentest 研究代码 | | 43 | [xoxruns/deadend-cli](https://github.com/xoxruns/deadend-cli) ⭐**新补充** | 265 | Python | 渗透 Agent | XBOW 黑盒 81%，约 $122 API 成本，本地化执行 | | 44 | [yz9yt/BugTrace-AI](https://github.com/yz9yt/BugTrace-AI) | 251 | TypeScript | 漏洞追踪 | （已归档，演进为 BugTraceAI v2） | | 45 | [GitHubSecurityLab/seclab-taskflow-agent](https://github.com/GitHubSecurityLab/seclab-taskflow-agent) ⭐**新补充** | 212 | Python | Agent 框架 | GitHub Security Lab 出品，YAML 驱动多 Agent + CodeQL | | 46 | [KHenryAegis/VulnBot](https://github.com/KHenryAegis/VulnBot) | 177 | Python | 渗透 Agent | 多代理协作框架的自主渗透测试 | | 47 | [chainreactors/tinyctfer](https://github.com/chainreactors/tinyctfer) | 173 | Python | CTF Agent | antix 微型意图运行时 + 元工具设计 | | 48 | [NYU-LLM-CTF/nyuctf_agents](https://github.com/NYU-LLM-CTF/nyuctf_agents) | 151 | Python | CTF Agent | NYU CTF Bench 配套的 D-CIPHER + Baseline | | 49 | [antoninoLorenzo/AI-OPS](https://github.com/antoninoLorenzo/AI-OPS) | 143 | Python | 渗透助手 | 基于开源 LLM 的渗透测试 AI 助手 | | 50 | [andreashappe/cochise](https://github.com/andreashappe/cochise) | 126 | Python | AD 渗透 Agent | 自主 Assumed Breach AD 渗透（TOSEM 2025）| | 51 | [arthurgervais/mapta](https://github.com/arthurgervais/mapta) ⭐**新补充** | 102 | Python | 渗透 Agent | 多 Agent Web 应用安全评估 + 端到端漏洞利用验证（arXiv:2508.20816）| | 52 | [vikramrajkumarmajji/AI-VAPT](https://github.com/vikramrajkumarmajji/AI-VAPT) | 100 | TypeScript | VAPT 框架 | 自主 AI 漏洞评估与渗透测试框架 | | 53 | [amazon-science/Cyber-Zero](https://github.com/amazon-science/Cyber-Zero) | 99 | Python | 训练框架 | 无运行时训练网络安全代理（Amazon Science） | | 54 | [RamKansal/pentestMCP](https://github.com/RamKansal/pentestMCP) | 80 | Python | MCP | 面向渗透测试的 MCP | | 55 | [ARESHAmohanad/BugHunter-AI](https://github.com/ARESHAmohanad/BugHunter-AI) | 51 | Python | 渗透 Agent | 赛博朋克风 AI 渗透 Agent，未来感 GUI | | 56 | [AI-secure/UDora](https://github.com/AI-secure/UDora) | 37 | Python | LLM 红队 | [ICML 2025] 针对 LLM Agents 的统一红队框架 | | 57 | [yashab-cyber/hackbot](https://github.com/yashab-cyber/hackbot) | 30 | Python | 渗透助手 | 生产级 AI 渗透 / 安全助手，三种工作模式 | | 58 | [chainreactors/aide-for-pentest](https://github.com/chainreactors/aide-for-pentest) | 23 | Python | 渗透助手 | 智能渗透 Agent 运行时模板（腾讯云黑客松线上第 7）| | 59 | [umangkartikey/forge](https://github.com/umangkartikey/forge) | 3 | Python | 自治框架 | 自主 AI 安全框架，自我复制蜂群 | ## 🧬 进攻型 / 安全专用开源模型 *Offensive & Security-Specialized Open-Weight Models* ### A. 无安全对齐 / 弱审查的进攻型模型 *Uncensored / Weakly-Aligned Offensive Models* | # | 模型 | 参数量 | 基座 | 发布方 | 定位与特色 | |---|------|-------|------|--------|-----------| | 1 | [WhiteRabbitNeo / DeepHat](https://huggingface.co/WhiteRabbitNeo)（[DeepHat-V1-7B](https://ollama.com/DeepHat)、13B、33B、70B）| 7B–70B | Llama / Qwen / DeepSeek | Kindo.ai | 最知名的**无审查红队模型**家族，2025 Black Hat 后更名 DeepHat。面向真实进攻推理、长上下文分析，可映射立足点、串联弱点、探索利用路径 | | 2 | [Lily-Cybersecurity-7B-v0.2](https://huggingface.co/segolilylabs/Lily-Cybersecurity-7B-v0.2) | 7B | Mistral-7B | Sego Lily Labs | Mistral 微调，22,000 条手工构造的网络安全 / 黑客问答对，无强拒答对齐，适合本地渗透问答助手 | | 3 | [BaronLLM (Offensive Security LLM)](https://huggingface.co/AlicanKiraz0)（[GGUF Q6_K](https://www.aimodels.fyi/models/huggingFace/cybersecurity-baronllm-offensive-security-llm-q6-k-gguf-alicankiraz0)）| 7B/8B 级 | — | AlicanKiraz0 | 专为**进攻性安全研究、对抗模拟、红队**微调的模型，输出偏向 exploit / 攻击链推理 | | 4 | [CyberStrike-OffSec-35B](https://huggingface.co/oyildirim/CyberStrike-OffSec-35B) 🆕 | 35B MoE（激活 3B）| Qwen3.6-35B-A3B | Orhan Yildirim | **35B 混合专家进攻性安全模型**，SFT+DPO 训练，专攻漏洞利用开发 / 红队行动 / 云攻击 / 免杀技术，自称**多个安全基准超越 GPT-4**，**无安全对齐** | | 5 | [BugTraceAI-CORE-Ultra-27B](https://huggingface.co/BugTraceAI/BugTraceAI-CORE-Ultra-27B-Q6) 🆕 | 27B | Qwen3.6-27B | BugTraceAI | 基于 2,541 份**真实漏洞赏金报告 + CVE 分析 + 进攻性安全研究** SFT 微调，专注漏洞发现与 Nuclei 模板生成，面向 Bug Bounty 场景 | ### B. 安全领域专用模型（含推理 / 漏洞 / 防御对齐） *Security-Specialized Models (Reasoning / VulnDetect / Defense-Aligned)* | # | 模型 | 参数量 | 基座 | 发布方 | 定位与特色 | 对齐属性 | |---|------|-------|------|--------|-----------|---------| | 1 | [VulnLLM-R-7B](https://huggingface.co/Mungert/VulnLLM-R-7B-GGUF)（[代码](https://github.com/ucsb-mlsec/VulnLLM-R)）| 7B | Qwen 系 | UCSB-SURFI | **漏洞挖掘推理**模型，逐步推理数据流 / 控制流 / 安全上下文；在 Python/C/C++/Java 上超越 CodeQL、AFL++、Claude-3.7 等（arXiv:2512.07533）| 面向检测，弱进攻对齐 | | 2 | [Foundation-Sec-8B-Reasoning](https://huggingface.co/fdtn-ai/Foundation-Sec-8B-Reasoning) | 8B | Llama-3.1-8B | Cisco Foundation AI | "全球首个安全推理模型"，安全垂域指令微调，可本地部署驱动 AI 安全工具（arXiv:2601.21051）| 通用安全，保留对齐 | | 3 | [CyberSecQwen-4B](https://huggingface.co/athena129/CyberSecQwen-4B) | 4B | Qwen3-4B-Instruct | AMD Hackathon / athena129 | 轻量**防御性**安全模型，专攻 CVE→CWE 映射（CTI-RCM）与威胁情报选择题（CTI-MCQ），4B 却超 8B 基座 | 明确防御导向 | | 4 | [Meta-SecAlign-8B](https://huggingface.co/facebook/Meta-SecAlign-8B)（[70B](https://github.com/facebookresearch/Meta_SecAlign)）| 8B / 70B | Llama-3.1 | Meta (FAIR) | 首个**内建 prompt injection 防御**的全开源商用级 LLM（arXiv:2507.02735）；本质是**防御对齐标杆**，可作红队攻防的"蓝方"陪练 | 强防御对齐（非进攻）| | 5 | [Titus-CybersecurityLLM-v1.0](https://huggingface.co/AlicanKiraz0/Titus-CybersecurityLLM-v1.0-mlx-4Bit) 🆕 | 35B MoE | Qwen3.6-35B-A3B | AlicanKiraz0 | 面向 SOC/DFIR 的网络安全操作模型，土耳其语优先 + 英文，含 MLX 4-bit 量化版（19.5GB VRAM），与 BaronLLM 同一作者 | 偏防御（SOC/DFIR 导向）| ## 🏆 DARPA AIxCC 2025 决赛 CRS 系统 *DARPA AIxCC 2025 Final CRS Systems* | 排名 | 队伍 | CRS 系统 | Stars | 仓库 | |:----:|------|---------|:-----:|------| | 🥇 1 | Team Atlanta | **ATLANTIS** | 613 | [Team-Atlanta/aixcc-afc-atlantis](https://github.com/Team-Atlanta/aixcc-afc-atlantis) | | 🥈 2 | Trail of Bits | **Buttercup** | 1.6k | [trailofbits/buttercup](https://github.com/trailofbits/buttercup) | | 🥉 3 | Theori | **RoboDuck** | — | [theori-io/aixcc-afc-archive](https://github.com/theori-io/aixcc-afc-archive) | | 4 | All You Need Is A Fuzzing Brain | **FuzzingBrain** | — | [o2lab/afc-crs-all-you-need-is-a-fuzzing-brain](https://github.com/o2lab/afc-crs-all-you-need-is-a-fuzzing-brain) | | 5 | Shellphish | **ARTIPHISHELL** | 137 | [shellphish/artiphishell](https://github.com/shellphish/artiphishell) | | 6 | 42-b3yond-6ug | **BugBuster** | — | [42-b3yond-6ug/42-b3yond-6ug-crs](https://github.com/42-b3yond-6ug/42-b3yond-6ug-crs) | | 7 | Lacrosse (SIFT) | **Lacrosse CRS** | — | [siftech/afc-crs-lacrosse](https://github.com/siftech/afc-crs-lacrosse) | ## 📑 相关学术论文 *Related Academic Papers (grouped by topic; within each group, newest first)* ### A. 渗透测试 & 红队 Agent *Pentesting & Red-Team Agents* | # | 时间 | 论文 | 作者 / 机构 | 发表渠道 | 关联项目 / 主题 | |---|------|------|-----------|---------|---------------| | A1 | 2026-07 | [A Survey of LLM-Driven Penetration Testing: From Foundations to Agents4Pentest](https://arxiv.org/abs/2607.02605) 🆕 | — | arXiv | LLM 渗透测试系统综述，提出 Agents4Pentest 概念 | | A2 | 2026-06 | [ZERO-APT: A Closed-Loop Adversarial Framework for LLM Penetration Agents](https://arxiv.org/abs/2606.05567) 🆕 | Zheng, Zhu et al. | arXiv | 攻击者-防御者-裁判回合制闭环，含智能防御压力 | | A3 | 2026-04 | [Hackers or Hallucinators? A Comprehensive Analysis of LLM-Based Automated Penetration Testing](https://arxiv.org/abs/2604.05719) 🆕 | — | arXiv | [simon-p-j-r/LLM4Pentest](https://github.com/simon-p-j-r/LLM4Pentest) | | A4 | 2026-01 | [PenForge: On-the-Fly Expert Agent Construction for Automated Penetration Testing](https://arxiv.org/abs/2601.06910) ⓝ | — | arXiv | 动态构造领域专家 Agent | | A5 | 2025-12 | [PentestEval: Benchmarking LLM-based Penetration Testing with Modular and Stage-Level Design](https://arxiv.org/abs/2512.14233) ⓝ | — | arXiv | 模块化 / 阶段化渗透测试评估 | | A6 | 2025-12 | [Comparing AI Agents to Cybersecurity Professionals in Real-World Penetration Testing](https://arxiv.org/abs/2512.09882) ⓝ | — | arXiv | AI Agent vs 人类渗透测试师 | | A7 | 2025-10 | [AutoPentester: An LLM Agent-based Framework for Automated Pentesting](https://arxiv.org/abs/2510.05605) ⓝ | — | arXiv | 通用自动化渗透 Agent | | A8 | 2025-09 | [xOffense: Autonomous Penetration Testing with Offensive Knowledge-enhanced LLMs and Multi-Agent Systems](https://arxiv.org/abs/2509.13021) | Luong, Bao et al. | arXiv | 微调 Qwen3-32B 多 Agent | | A9 | 2025-09 | [Guided Reasoning in LLM-Driven Penetration Testing Using Structured Attack Trees](https://arxiv.org/abs/2509.07939) ⓝ | — | arXiv | 攻击树结构化推理 | | A10 | 2025-08 | [CurriculumPT: LLM-Based Multi-Agent Autonomous Penetration Testing with Curriculum-Guided Learning](https://www.mdpi.com/2076-3417/15/16/9096) 🆕 | — | Applied Sciences 2025 | 课程式学习引导的多 Agent 渗透 | | A11 | 2025-08 | [MAPTA: Multi-Agent Web Application Security Assessment](https://arxiv.org/abs/2508.20816) | Arthur Gervais 等 | arXiv | [arthurgervais/mapta](https://github.com/arthurgervais/mapta) | | A12 | 2025-08 | [Pentest-R1: Towards Autonomous Penetration Testing Reasoning Optimized via Two-Stage RL](https://arxiv.org/abs/2508.07382) ⓝ | — | arXiv | 两阶段强化学习渗透推理 | | A13 | 2025-07 | [PenTest2.0: Towards Autonomous Privilege Escalation Using GenAI](https://arxiv.org/abs/2507.06742) ⓝ | — | arXiv | 自主提权 | | A14 | 2025-07 | [On the Surprising Efficacy of LLMs for Penetration-Testing](https://arxiv.org/abs/2507.00829) ⓝ | — | arXiv | LLM 渗透有效性实证 | | A15 | 2025-05 | [AutoPentest: Enhancing Vulnerability Management With Autonomous LLM Agents](https://arxiv.org/abs/2505.10321) ⓝ | — | arXiv | 漏洞管理 Agent | | A16 | 2025-05 | [RedTeamLLM: an Agentic AI framework for offensive security](https://arxiv.org/abs/2505.06913) | LRE Security Systems Team | arXiv | 含错误恢复机制 | | A17 | 2025-04 | [CAI: An Open, Bug Bounty-Ready Cybersecurity AI](https://arxiv.org/abs/2504.06017) ⓝ | aliasrobotics | arXiv | [aliasrobotics/cai](https://github.com/aliasrobotics/cai) | | A18 | 2025-02 | [Construction and Evaluation of LLM-based Agents for Semi-Autonomous Penetration Testing](https://arxiv.org/abs/2502.15506) ⓝ | — | arXiv | 半自主渗透 Agent 构造与评估 | | A19 | 2025-02 | [RapidPen: Fully Automated IP-to-Shell Penetration Testing with LLM-based Agents](https://arxiv.org/abs/2502.16730) ⓝ | — | arXiv | IP → Shell 全自动渗透 | | A20 | 2025-02 | [PenTest++: Elevating Ethical Hacking with AI and Automation](https://arxiv.org/abs/2502.09484) ⓝ | — | arXiv | 道德黑客 AI 自动化升级 | | A21 | 2025-02 | [Can LLMs Hack Enterprise Networks? Autonomous Assumed Breach Penetration-Testing AD](https://arxiv.org/abs/2502.04227) | Andreas Happe, Jürgen Cito | ACM TOSEM 2025 | [andreashappe/cochise](https://github.com/andreashappe/cochise) | | A22 | 2025-02 | [D-CIPHER: Dynamic Collaborative Intelligent Multi-Agent System for CTF](https://arxiv.org/abs/2502.10931) | NYU LLM CTF Team | arXiv | [NYU-LLM-CTF/nyuctf_agents](https://github.com/NYU-LLM-CTF/nyuctf_agents) | | A23 | 2025-01 | [Incalmo: An Autonomous LLM-assisted System for Red Teaming Multi-Host Networks](https://arxiv.org/abs/2501.16466) | Singer, Ben et al. | arXiv | 多主机企业红队 | | A24 | 2025-01 | [VulnBot: Autonomous Penetration Testing for A Multi-Agent Collaborative Framework](https://arxiv.org/abs/2501.13411) | KHenryAegis 等 | arXiv | [KHenryAegis/VulnBot](https://github.com/KHenryAegis/VulnBot) | | A25 | 2024-12 | [HackSynth: LLM Agent and Evaluation Framework for Autonomous Penetration Testing](https://arxiv.org/abs/2412.01778) | Lajos Muzsai et al. (ELTE) | arXiv | [aielte-research/HackSynth](https://github.com/aielte-research/HackSynth) | | A26 | 2024-12 | [Hacking CTFs with Plain Agents](https://arxiv.org/abs/2412.02776) ⓝ | — | arXiv | 朴素 Agent + 简单脚手架打 CTF | | A27 | 2024-11 | [PentestAgent: Incorporating LLM Agents to Automated Penetration Testing](https://arxiv.org/abs/2411.05185) | Xiangmin Shen et al. | ASIA CCS 2025 | [GH05TCREW/pentestagent](https://github.com/GH05TCREW/pentestagent) | | A28 | 2024-11 | [AutoPT: How Far Are We from the End2End Automated Web Penetration Testing?](https://arxiv.org/abs/2411.01236) ⓝ | — | arXiv | 端到端 Web 渗透 | | A29 | 2024-09 | [BreachSeek: A Multi-Agent Automated Penetration Tester](https://arxiv.org/abs/2409.03789) | Ibrahim Alshehri et al. | arXiv | 多 Agent 渗透 | | A30 | 2024-09 | [Hacking, The Lazy Way: LLM Augmented Pentesting](https://arxiv.org/abs/2409.09493) ⓝ | — | arXiv | "懒人"式 LLM 增强渗透 | | A31 | 2024-09 | [EnIGMA: Interactive Tools Substantially Assist LM Agents in Finding Security Vulnerabilities](https://arxiv.org/abs/2409.16165) | Talor Abramovich et al. (Princeton/NYU) | ICML 2025 | CTF 自主求解 LM Agent | | A32 | 2024-08 | [CIPHER: Cybersecurity Intelligent Penetration-testing Helper for Ethical Researcher](https://arxiv.org/abs/2408.11650) ⓝ | — | Sensors 2024 | 道德渗透助手 | | A33 | 2024-07 | [PenHeal: A Two-Stage LLM Framework for Automated Pentesting and Optimal Remediation](https://arxiv.org/abs/2407.17788) ⓝ | — | ACSW 2024 | 两阶段：渗透 + 修复 | | A34 | 2024-07 | [From Sands to Mansions: Enabling Automatic Full-Life-Cycle Cyberattack Construction with LLM](https://arxiv.org/abs/2407.16928) ⓝ | — | arXiv | 全生命周期攻击构造 | | A35 | 2024-03 | [AutoAttacker: A Large Language Model Guided System to Implement Automatic Cyber-attacks](https://arxiv.org/abs/2403.01038) | Jiacen Xu et al. (UC Irvine) | arXiv | 后渗透阶段 LLM 自动化攻击 | | A36 | 2023-08 | [PentestGPT: An LLM-empowered Automatic Penetration Testing Tool](https://arxiv.org/abs/2308.06782) | Gelei Deng et al. (NTU) | USENIX Security 2024 | [GreyDGL/PentestGPT](https://github.com/GreyDGL/PentestGPT) | | A37 | 2023-08 | [Getting pwn'd by AI: Penetration Testing with Large Language Models](https://arxiv.org/abs/2308.00121) | Andreas Happe, Jürgen Cito (TU Wien) | ESEC/FSE 2023 | 奠基论文，hackingBuddyGPT 前身 | ### B. 漏洞挖掘 / 利用 / 修复 *Vulnerability Discovery / Exploitation / Repair* | # | 时间 | 论文 | 作者 / 机构 | 发表渠道 | 关联项目 / 主题 | |---|------|------|-----------|---------|---------------| | B1 | 2026-05 | [FuzzingBrain V2: A Multi-Agent LLM System for Automated Vulnerability Discovery and Reproduction](https://arxiv.org/abs/2605.21779) 🆕 | — | arXiv | 构建于 OSS-Fuzz，实战挖出 29 个 0day（2 个获 CVE）| | B2 | 2025-10 | [LLM Agents for Automated Web Vulnerability Reproduction: Are We There Yet?](https://arxiv.org/abs/2510.14700) ⓝ | — | arXiv | Web 漏洞自动复现实证 | | B3 | 2025-09 | [VulnRepairEval: An Exploit-Based Evaluation Framework for Assessing LLM Vulnerability Repair](https://arxiv.org/abs/2509.03331) ⓝ | — | arXiv | 基于 exploit 的修复评测 | | B4 | 2025-09 | [Synergizing Static Analysis with Large Language Models for Vulnerability Discovery and beyond](https://arxiv.org/abs/2509.15433) ⓝ | — | arXiv | SAST + LLM 协同 | | B5 | 2025-09 | [ATLANTIS: AI-driven Threat Localization, Analysis, and Triage Intelligence System](https://arxiv.org/abs/2509.14589) ⓝ | Team Atlanta | arXiv | AIxCC 决赛冠军 CRS 论文 | | B6 | 2025-09 | [All You Need Is A Fuzzing Brain: An LLM-Powered System for Automated Vulnerability Detection and Patching](https://arxiv.org/abs/2509.07225) ⓝ | — | arXiv | AIxCC 决赛 4 队系统论文（FuzzingBrain V1）| | B7 | 2025-08 | [Prompt to Pwn: Automated Exploit Generation for Smart Contracts](https://arxiv.org/abs/2508.01371) ⓝ | — | arXiv | 智能合约自动 Exploit 生成 | | B8 | 2025-07 | [LLMxCPG: Context-Aware Vulnerability Detection Through Code Property Graph-Guided LLMs](https://arxiv.org/abs/2507.16585) ⓝ | — | USENIX Security 2025 | CPG 引导的上下文感知漏洞检测 | | B9 | 2025-07 | [MalCodeAI: Autonomous Vulnerability Detection and Remediation via Language Agnostic Code Reasoning](https://arxiv.org/abs/2507.10898) ⓝ | — | arXiv | 跨语言自治漏洞检测 + 修复 | | B10 | 2025-05 | [VADER: A Human-Evaluated Benchmark for Vulnerability Assessment, Detection, Explanation, and Remediation](https://arxiv.org/abs/2505.19395) ⓝ | — | arXiv | 漏洞评估 / 解释 / 修复人评基准 | | B11 | 2025-04 | [PwnGPT: Automatic Exploit Generation Based on Large Language Models](https://aclanthology.org/2025.acl-long.562.pdf) ⓝ | — | ACL 2025 | 自动 Exploit 生成 | | B12 | 2025-03 | [CVE-Bench: A Benchmark for AI Agents' Ability to Exploit Real-World Vulnerabilities](https://arxiv.org/abs/2503.17332) | UIUC Kang Lab | ICML 2025 | [uiuc-kang-lab/cve-bench](https://github.com/uiuc-kang-lab/cve-bench) | | B13 | 2025-03 | [CVE-Bench (NAACL): Benchmarking LLM-based Software Engineering Agent's Ability to Repair Real-World CVE Vulnerabilities](https://aclanthology.org/2025.naacl-long.212/) ⓝ | — | NAACL 2025 | 真实 CVE 修复评测（注：与 ICML 版同名不同任务）| | B14 | 2025-03 | [CASTLE: Benchmarking Dataset for Static Code Analyzers and LLMs towards CWE Detection](https://arxiv.org/abs/2503.09433) ⓝ | — | arXiv | CWE 检测基准 | | B15 | 2024-12 | [AI Cyber Risk Benchmark: Automated Exploitation Capabilities](https://arxiv.org/abs/2410.21939) ⓝ | — | arXiv | 自动化漏洞利用能力基准 | | B16 | 2024-07 | [eyeballvul: a future-proof benchmark for vulnerability detection in the wild](https://arxiv.org/abs/2407.08708) ⓝ | — | arXiv | 防训练泄漏的漏洞检测基准 | | B17 | 2024-06 | [Teams of LLM Agents can Exploit Zero-Day Vulnerabilities](https://arxiv.org/abs/2406.01637) | Richard Fang et al. (UIUC) | arXiv | 多 Agent 协作 0day 利用 | | B18 | 2024-04 | [LLM Agents can Autonomously Exploit One-day Vulnerabilities](https://arxiv.org/abs/2404.08144) | Richard Fang et al. (UIUC) | arXiv | 已知 CVE 报告 → 自动利用 | | B19 | 2024-02 | [LLM Agents can Autonomously Hack Websites](https://arxiv.org/abs/2402.06664) | Richard Fang et al. (UIUC) | arXiv | LLM Agent 自主攻击网站（早期工作）| ### C. 评测基准 & 训练方法 & 综述 & 奠基 *Evaluation Benchmarks, Training Methods, Surveys & Foundational* | # | 时间 | 论文 | 作者 / 机构 | 发表渠道 | 关联项目 / 主题 | |---|------|------|-----------|---------|---------------| | C1 | 2026-05 | [CTFusion: A CTF-based Benchmark for LLM Agent Evaluation](https://arxiv.org/abs/2605.11504) 🆕 | Lee, Bae et al. | arXiv | 基于 Live CTF 的流式评测框架，抗数据污染 / 作弊 | | C2 | 2025-10 | [PACEbench: A Framework for Evaluating Practical AI Cyber-Exploitation Capabilities](https://arxiv.org/abs/2510.11688) ⓝ | — | arXiv | 实战 AI 网络利用能力评测 | | C3 | 2025-08 | [Towards Effective Offensive Security LLM Agents (CTFTiny + CTFJudge)](https://arxiv.org/abs/2508.05674) | Shao, Rani et al. | AAAI 2026 | CTFTiny / CTFJudge | | C4 | 2025-07 | [Cyber-Zero: Training Cybersecurity Agents without Runtime](https://arxiv.org/abs/2508.00910) | Terry Yue Zhuo et al. (Amazon AGI / Monash) | arXiv | [amazon-science/Cyber-Zero](https://github.com/amazon-science/Cyber-Zero) | | C5 | 2025-06 | [CyberGym: Evaluating AI Agents on Real-World Vulnerability Analysis](https://arxiv.org/abs/2506.02548) | Zhun Wang et al. (UC Berkeley Sunblaze) | ICLR 2026 | [sunblaze-ucb/cybergym](https://github.com/sunblaze-ucb/cybergym) | | C6 | 2025-06 | [SEC-bench: Automated Benchmarking of LLM Agents on Real-World Software Security Tasks](https://arxiv.org/abs/2506.11791) | SEC-bench Team | NeurIPS 2025 | [SEC-bench/SEC-bench](https://github.com/SEC-bench/SEC-bench) | | C7 | 2025-06 | [UDora: A Unified Red Teaming Framework against LLM Agents](https://arxiv.org/abs/2503.01908) | AI-secure 团队 | ICML 2025 | [AI-secure/UDora](https://github.com/AI-secure/UDora) | | C8 | 2025-04 | [Benchmarking Practices in LLM-driven Offensive Security: Testbeds, Metrics, and Experiment Design](https://arxiv.org/abs/2504.10112) ⓝ | — | arXiv | LLM 进攻安全评测方法学 | | C9 | 2025-02 | [OCCULT: Evaluating Large Language Models for Offensive Cyber Operation Capabilities](https://arxiv.org/abs/2502.15797) ⓝ | — | arXiv | 进攻性网络作战能力评测 | | C10 | 2024-10 | [AutoPenBench: Benchmarking Generative Agents for Penetration Testing](https://arxiv.org/abs/2410.03225) | Luca Gioacchini et al. (Politecnico di Torino) | EMNLP Industry 2025 | [lucagioacchini/auto-pen-bench](https://github.com/lucagioacchini/auto-pen-bench) | | C11 | 2024-10 | [Towards Automated Penetration Testing: Introducing LLM Benchmark, Analysis, and Improvements](https://arxiv.org/abs/2410.17141) ⓝ | — | arXiv | 渗透测试 LLM 基准 + 改进 | | C12 | 2024-08 | [CYBERSECEVAL 3: Advancing the Evaluation of Cybersecurity Risks and Capabilities in LLMs](https://arxiv.org/abs/2408.10627) | Meta Purple Llama Team | arXiv | [meta-llama/PurpleLlama](https://github.com/meta-llama/PurpleLlama) v3 | | C13 | 2024-08 | [Cybench: A Framework for Evaluating Cybersecurity Capabilities and Risk of Language Models](https://arxiv.org/abs/2408.08926) | Andy K. Zhang et al. (Stanford CRFM) | ICLR 2025 | [andyzorigin/cybench](https://github.com/andyzorigin/cybench) | | C14 | 2024-07 | [AgentPoison: Red-teaming LLM Agents via Poisoning Memory or Knowledge Bases](https://arxiv.org/abs/2407.12784) | Zhaorun Chen et al. (UChicago) | NeurIPS 2024 | LLM Agent 后门 / 记忆投毒 | | C15 | 2024-06 | [NYU CTF Bench: A Scalable Open-Source Benchmark for Evaluating LLMs in Offensive Security](https://arxiv.org/abs/2406.05590) | Talor Abramovich et al. (NYU) | NeurIPS 2024 D&B | [NYU-LLM-CTF/NYU_CTF_Bench](https://github.com/NYU-LLM-CTF/NYU_CTF_Bench) | | C16 | 2023-12 | [Purple Llama CyberSecEval: A Secure Coding Benchmark for Language Models](https://arxiv.org/abs/2312.04724) | Meta Purple Llama Team | arXiv | [meta-llama/PurpleLlama](https://github.com/meta-llama/PurpleLlama) v1 | | C17 | 2023-06 | [InterCode: Standardizing and Benchmarking Interactive Coding with Execution Feedback](https://arxiv.org/abs/2306.14898) | John Yang et al. (Princeton NLP) | NeurIPS 2023 D&B | [princeton-nlp/intercode](https://github.com/princeton-nlp/intercode) | ## 🧪 Agent 能力评测 Benchmark *Agent Capability Benchmarks (sorted by stars, desc)* | # | Benchmark | 仓库 | Stars | 时间 | 任务规模 | 评测重点 | 关联论文 | |---|-----------|------|-------|------|---------|---------|---------| | 1 | **TSecBench** 🆕 | [tsecbench.zc.tencent.com](https://tsecbench.zc.tencent.com/) | — | 2026-07 | 从腾讯云黑客松诞生，采用闭卷模式，结果更准确 | 🔥 **腾讯安全云鼎实验室**出品，智能攻防 AI Agent 统一跑分基准，覆盖 Web/二进制漏洞挖掘、漏洞利用、多阶段渗透、云攻击、对抗规避 6 大维度，支持 3 种 Agent 接入方式 | — | | 2 | **CyberSecEval (1/2/3/4)** | [meta-llama/PurpleLlama](https://github.com/meta-llama/PurpleLlama) | 4.2k | 2023-12 | 跨多类任务（不安全代码 / Prompt Injection / 攻击辅助 / AutoPatchBench 等） | Meta 出品，覆盖 LLM "防/攻"两端 | [arXiv:2312.04724](https://arxiv.org/abs/2312.04724) / [arXiv:2408.10627](https://arxiv.org/abs/2408.10627) | | 3 | **XBOW Validation Benchmarks** | [xbow-engineering/validation-benchmarks](https://github.com/xbow-engineering/validation-benchmarks) | 611 | 2025-06 | 104 道 Web 漏洞挑战（Jeopardy CTF） | XBOW（首个登顶 HackerOne 的 AI）出品，覆盖真实渗透 / 赏金漏洞 | XBOW Engineering Blog | | 4 | **CyberGym** ⭐**新补充** | [sunblaze-ucb/cybergym](https://github.com/sunblaze-ucb/cybergym) | 375 | 2025-06 | 真实世界漏洞分析任务（240GB 数据集） | UC Berkeley 出品，强调 real-world，配 4 个示例 Agent | [arXiv:2506.02548](https://arxiv.org/abs/2506.02548)（ICLR 2026）| | 5 | **Cybench** | [andyzorigin/cybench](https://github.com/andyzorigin/cybench) | 256 | 2024-08 | 40 道专业级 CTF 任务（17 个子任务） | Stanford CRFM，支持 Unguided / Subtask 双模式 | [arXiv:2408.08926](https://arxiv.org/abs/2408.08926)（ICLR 2025）| | 6 | **InterCode-CTF** | [princeton-nlp/intercode](https://github.com/princeton-nlp/intercode) | 248 | 2023-06 | 100 道 picoCTF 题 | Bash/SQL/Python/CTF 交互式代码 Agent 评测 | [arXiv:2306.14898](https://arxiv.org/abs/2306.14898)（NeurIPS 2023 D&B）| | 7 | **NYU CTF Bench** | [NYU-LLM-CTF/NYU_CTF_Bench](https://github.com/NYU-LLM-CTF/NYU_CTF_Bench) | 153 | 2024-06 | 200 题正式 + 55 题开发集，6 大类 | CSAW CTF 历年题目 + Docker 化部署 | [arXiv:2406.05590](https://arxiv.org/abs/2406.05590)（NeurIPS 2024 D&B）| | 8 | **AutoPenBench** | [lucagioacchini/auto-pen-bench](https://github.com/lucagioacchini/auto-pen-bench) | 86 | 2024-10 | 33 个任务（22 In-Vitro + 11 真实 CVE） | 生成式 Agent 渗透测试通用评测 | [arXiv:2410.03225](https://arxiv.org/abs/2410.03225)（EMNLP Industry 2025）| | 9 | **inspect_cyber** ⭐**新补充** | [UKGovernmentBEIS/inspect_cyber](https://github.com/UKGovernmentBEIS/inspect_cyber) | 29 | 2025-06 | 通用扩展（任务可插拔） | UK AI Security Institute 官方 Agentic Cyber 评估扩展 | — | | 10 | **CVE-Bench** | [uiuc-kang-lab/cve-bench](https://github.com/uiuc-kang-lab/cve-bench) | — | 2025-03 | 40 个 critical 严重程度 CVE | 首个基于真实 CVE 的 Web 漏洞利用 Agent 评测 | [arXiv:2503.17332](https://arxiv.org/abs/2503.17332)（ICML 2025）| | 11 | **BountyBench** | [bountybench/bountybench](https://bountybench.github.io/) | — | 2025-05 | 25 个真实 GitHub 项目 + Bug Bounty | 用美元金额量化攻防影响力 | Stanford CRFM Blog（2025-05）| | 12 | **SEC-bench** | [SEC-bench/SEC-bench](https://github.com/SEC-bench/SEC-bench) | — | 2025-06 | 200 个 C/C++ 真实 CVE，PoC + 补丁双任务 | 首个全自动化的真实安全工程评测 | [arXiv:2506.11791](https://arxiv.org/abs/2506.11791)（NeurIPS 2025）| | 13 | **CTFTiny** | [NYU-LLM-CTF/CTFTiny](https://github.com/NYU-LLM-CTF/CTFTiny) | — | 2025-08 | 50 题轻量 CTF 子集 | 配套 CTFJudge（LLM-as-a-Judge），降低复现成本 | [arXiv:2508.05674](https://arxiv.org/abs/2508.05674)（AAAI 2026）| ### Benchmark 选型小贴士｜*Selection Cheatsheet* | 评测目标 / Goal | 推荐 Benchmark / Recommendation | |---|---| | 通用 CTF 能力 / General CTF | NYU CTF Bench（200 题）、Cybench（40 题精选）、InterCode-CTF（轻量起步）| | 真实漏洞利用 / Real-world Exploit | XBOW（104 Web）、CyberGym（真实漏洞 240GB）、AutoPenBench（CVE 任务）、CVE-Bench（Web）、SEC-bench（C/C++ CVE）、TSecBench（云鼎黑客松靶场）| | LLM 安全 / 红队基础 / LLM Safety & Red Team | CyberSecEval（Meta 全家桶）| | 经济影响量化 / Economic Impact | BountyBench | | 政府级评估扩展 / Government-grade | inspect_cyber（UK AISI）| | 快速回归 / Lightweight Regression | CTFTiny | ## 💼 商业化解决方案 *Commercial Solutions* ### 🌍 国外厂商 *International Vendors* | # | 公司 | 产品 | 官网 | 产品定位与特色 | |---|------|------|------|---------------| | 1 | **Anthropic** 🆕 | **Claude Mythos** | [anthropic.com/claude/mythos](https://www.anthropic.com/claude/mythos) | 🔥 **2026 年最受关注的 AI 安全模型**，无需专项安全训练即能发现数千 0day 并自主编写完整利用链。通过 Project Glasswing 向 150+ 关键基础设施机构开放，被美国财政部与美联储联合推荐。Mythos 1 商用版已集成至 Claude Code / Claude Security | | 2 | **XBOW** | XBOW | [xbow.com](https://xbow.com/) | 自主攻击性安全平台，"黑客的智慧 + 机器的速度"。首个登顶 HackerOne 排行榜的 AI；通过真实 exploit 独立验证每一发现，专为 AI 原生开发节奏设计 | | 3 | **Horizon3.ai** | NodeZero® | [horizon3.ai](https://horizon3.ai/) | 自称 "World's Best AI Hacker"，无 Agent 部署，可在生产环境安全运行。已在生产中执行 24 万+ 次自主渗透测试，客户含 NSA 与 4 家财富 10 强 | | 4 | **Pentera** | Pentera AVP | [pentera.io](https://pentera.io/) | AI 驱动的暴露验证平台（Exposure Validation），覆盖身份/终端/网络/云。1000+ 企业客户，持续真实攻击模拟（含 LockBit / BlackCat 等勒索家族） | | 5 | **Strix (Usestrix)** | Strix | [usestrix.com](https://usestrix.com/) | 开源 + 商业双栈，AI 黑客发现并修复应用漏洞，2.5 万 GitHub Stars 的开源版本是入口 | | 6 | **RunSybil** | Sybil | [runsybil.com](https://www.runsybil.com/) | 自主 Web 应用渗透 AI Agent，强调与人工 pentester 协作 | | 7 | **Hadrian** | Hadrian | [hadrian.io](https://hadrian.io/) | 持续攻击面管理 + AI 自主渗透；Gartner Peer Insights 榜单常客 | | 8 | **Hacktron** | Hacktron AI | [hacktron.ai](https://www.hacktron.ai/) | 端到端 AI 渗透 / 漏洞挖掘平台，融资速度快 | | 9 | **Mindgard** | Mindgard | [mindgard.ai](https://mindgard.ai/) | 专注于 AI / LLM 红队（不是测应用，是测 AI 模型本身），含 Mindgard Lite 自助平台 | | 10 | **Dreadnode** | Dreadnode | [dreadnode.io](https://dreadnode.io/) | 攻击性 AI 研究平台，前 Microsoft AI Red Team 核心成员创办 | | 11 | **Pensar** | Pensar AI | [pensarai.app](https://www.pensarai.app/) | 智能合约 / Web3 渗透 Agent，开源版本 apex | | 12 | **CalypsoAI** | Calypso | [calypsoai.com](https://calypsoai.com/) | 企业级 GenAI 安全 + 红队评估，老牌厂商 | | 13 | **Aikido Security** | Aikido AI Pentest | [aikido.dev/attack/aipentest](https://www.aikido.dev/attack/aipentest) | All-in-one 应用安全平台中的 AI Pentest 模块 | | 14 | **MindFort** | MindFort | [mindfort.ai](https://mindfort.ai/) | 自主红队 AI Agent，专注 SaaS 应用 | | 15 | **Hex Security** | Hex | [hex.co](https://hex.co/) | AI 驱动的暴露面验证 | | 16 | **AISLE** | AISLE | [aisle.com](https://aisle.com/) | 自主 AppSec Agent，强调与开发流程集成 | | 17 | **Veria Labs** | Veria CTF Agent | [verialabs.com](https://verialabs.com/) | 出自 CTFTime 美国第一战队 ".;,;.（smiley）"，BSidesSF 2026 CTF 自主夺冠 | | 18 | **Penligent** | Penligent | [penligent.ai](https://penligent.ai/) | 一站式 AI Pentesting 平台，主打 EU / APAC 市场 | | 19 | **Theori** | Xint / Xint Code | [xint.io](https://xint.io/) / [code.xint.io](https://code.xint.io/) | DARPA AIxCC 决赛 RoboDuck 团队所属公司，一线攻防专家创办 | | 20 | **Terra Security** | Terra | [terra.security](https://www.terra.security/) | 持续渗透 + 攻击面管理 | | 21 | **bugbunny ai** | bugbunny | [bugbunny.ai](https://bugbunny.ai/) | 漏洞赏金 / Bug Hunting 自动化 Agent | | 22 | **Origin / Prelude** | Origin / Prelude | [originhq.com](https://www.originhq.com/) / [preludesecurity.com](https://www.preludesecurity.com/) | 持续安全验证 / BAS（与 Prelude 合并）| | 23 | **Hound** | CyberHound | [cyberhound.ai](https://cyberhound.ai/) | AI 驱动的攻击面 + 渗透 | | 24 | **Shinobi Security** | Shinobi | [shinobi.security](https://shinobi.security/) | AI Pentest，专注初创/中型企业 | | 25 | **SPLX** | SPLX (含 agentic-radar) | [splx.ai](https://splx.ai/) | LLM Agent 工作流安全扫描 + 红队，开源 [agentic-radar](https://github.com/splx-ai/agentic-radar) 973 Stars | | 26 | **Sec1** | Sec1 AI Pentest | [sec1.io/ai-pentest](https://sec1.io/ai-pentest/) | 自主理解应用工作流，发现需要"人类级推理"的逻辑漏洞 | | 27 | **PentestGPT (商业版)** | PentestGPT Pro | [pentestgpt.com](https://pentestgpt.com/) | 从开源 PentestGPT 演化而来，全自主渗透 Agent SaaS | | 28 | **Astra Security** | Astra Pentest | [getastra.com/autonomous-pentesting](https://www.getastra.com/autonomous-pentesting) | 80× 加速的自主渗透，与人工服务搭配 | | 29 | **Zentinel** | Zentinel | [zentinel.dev](https://zentinel.dev/) | 自主 AI 渗透 + 修复，主打 SOC2 / ISO27001 合规 | | 30 | **AutoVAPT.ai** | AutoVAPT | [autovapt.ai](https://autovapt.ai/) | 持续自主 VAPT 平台 | | 31 | **RedVeil.ai** | RedVeil | [redveil.ai](https://www.redveil.ai/) | 兼具人工渗透深度的 AI 自动化 | | 32 | **PAIStrike** | PAIStrike | [scantist.com](https://scantist.com/) | Scantist 推出的 AI Pentest 模块 | | 33 | **Harmony Intelligence** | Harmony | [harmonyintelligence.com](https://www.harmonyintelligence.com/) | AI 红队 + 安全评估 | | 34 | **KinoSec** | KinoSec | [kinosec.ai](https://kinosec.ai/) | AI Pentest 早期初创 | | 35 | **Casco** | Casco | [casco.com](https://casco.com/) | AI 驱动的安全验证 | | 36 | **Corridor dev** | Corridor | [corridor.dev](https://corridor.dev/) | AppSec + AI 渗透 | | 37 | **Novee** | Novee Security | [novee.security](https://novee.security/) | AI 自主渗透 | | 38 | **PentX** | PentX | [pentx.ai](https://pentx.ai/) | AI Pentest 早期初创 | | 39 | **Revelion ai** | Revelion | [revelion.ai](https://www.revelion.ai/) | AI 红队 | | 40 | **qriousec** | qriousec | [qriousec.github.io](https://qriousec.github.io/) | AI Agent 红队研究 | ### 🇨🇳 国内厂商 *Domestic Vendors (China)* | # | 公司 | 产品 | 官网 | 产品定位与特色 | |---|------|------|------|---------------| | 1 | **绿盟科技** | 绿盟智能渗透系统 **AI-PTS** | [AI-PTS 产品页](https://www.nsfocus.com.cn/html/2026/651_0528/289.html) | 基于"风云卫大模型 SecLLM + 多智能体（MAS）"，2025-08 正式发布。聚焦 Web 应用安全测试与自动化渗透，含 8.8 万+ 漏洞知识图谱、8600+ POC 库 | | 2 | **万径安全（Yaklang）** | **万径千机 / 小智** 智能渗透机器人 | [megavector.cn](https://www.megavector.cn/safetyProduct/xiaozhi/) | 国内首款融合知识图谱与大模型的智能渗透机器人，"AI+YAK" 双引擎（YAK 为自研网络安全语言）| | 3 | **长亭科技** | 无锋 | [chaitin.com](https://www.chaitin.cn/xblade) |--| | 4 | **斗象科技（漏洞盒子）** | **蛙池AI** | [digpool.cn](https://www.digpool.cn/) | 全球首款"原生 AI"漏洞挖掘工具 / 白帽工作台。对话式挖洞，AI 自主拆解渗透意图，内置 SQLi/XSS/RCE/上传等漏洞检测专家技能矩阵 | | 5 | **奇安信** | **AI 加特林** 自动化渗透测试系统 | [qianxin.com / AI](https://www.qianxin.com/topics/aiforsecurity) | "自动化漏洞攻击的火力平台"，能在数分钟内将漏洞公告转为可执行的渗透链；与 QAX-GPT 安全大模型联动 | | 6 | **安恒信息** | **AI 渗透测试智能体**（基于恒脑 3.0） | [dbappsecurity.com.cn](https://www.dbappsecurity.com.cn/) | 国内首个安全垂域大模型"恒脑"驱动的渗透 Agent，三大能力：自动化风险发现 + 任务规划、智能调度渗透工具、深度解析被动流量 | | 7 | **悬镜安全** | **灵脉 PTE** AI 自动化渗透测试平台 | [pte.xmirror.cn](https://pte.xmirror.cn/) | 结合漏扫工具与专家渗透优势，将专家能力训练为 AI，半自动化 / 自动化检测业务逻辑漏洞 | ### 🎯 选型对照（按典型场景） *Pick by Scenario* | 场景 / Scenario | 推荐产品（国外）| 推荐产品（国内）| |---|---|---| | Web App / API 自主渗透 | XBOW、Pentera、Strix、Mythos | 绿盟 AI-PTS、斗象蛙池AI、安恒 AI 渗透 Agent | | 生产环境安全验证 | Horizon3.ai NodeZero、Pentera | 绿盟 AI-PTS、墨云天查 | | 漏洞赏金 / Bug Hunting | XBOW、Strix、bugbunny ai | 斗象蛙池AI、长亭 chainreactors | | 持续攻击面 + 攻击模拟 | Hadrian、Pentera、Horizon3.ai | 华云安灵刃 | | 业务逻辑 / 复杂渗透 | XBOW、Sec1、Mythos | 悬镜灵脉 PTE、万径千机 / 小智 | | 火力打击型自动化漏洞利用 | Horizon3.ai NodeZero、Mythos | 奇安信 AI 加特林 | | LLM / Agent 红队（测 AI 本身）| Mindgard、Dreadnode、SPLX agentic-radar | — | | 智能合约 / Web3 | Pensar、Hacktron | — | ## 📚 Awesome List 资源汇编 *Awesome List Collection* | # | 仓库 | Stars | 维护者 | 内容定位 | |---|------|-------|--------|---------| | 1 | [jiep/offensive-ai-compilation](https://github.com/jiep/offensive-ai-compilation) | 1.4k | jiep | 攻击性 AI 综合资源（对抗 ML / 渗透 / 钓鱼 / 生成式 AI 滥用） | | 2 | [ottosulin/awesome-ai-security](https://github.com/ottosulin/awesome-ai-security) | 1.0k | ottosulin | 通用 AI 安全资源集合（攻防兼顾） | | 3 | [TalEliyahu/Awesome-AI-Security](https://github.com/TalEliyahu/Awesome-AI-Security) | 714 | TalEliyahu | 偏 AI 系统防御侧的资源、研究与工具 | | 4 | [EvanThomasLuke/Awesome-AI-Hacking-Agents](https://github.com/EvanThomasLuke/Awesome-AI-Hacking-Agents) ⭐**新补充** | 258 | EvanThomasLuke | AI Hacking Agent 全景 + AIxCC 决赛队伍 + 商业产品 + 论文 | | 5 | [gmh5225/awesome-ai-security](https://github.com/gmh5225/awesome-ai-security) | 21 | gmh5225 | 面向渗透测试者 / 漏洞猎人 / 安全研究的 AI 安全精选 | | 6 | [ox01024/awesome-offensive-security-ai](https://github.com/ox01024/awesome-offensive-security-ai) ⭐**新补充** | 22 | ox01024 | 偏 Benchmark + 评估 / 竞赛 / 学术资源（含中英双语 README）| ## 📊 统计概览 *Statistics Overview* - **项目总数 / Total projects**：65（项目主表 58 个 + AIxCC CRS 系统 7 个） - **进攻型 / 安全专用模型 / Models**：10 个（A. 无对齐进攻型 5 个：WhiteRabbitNeo/DeepHat、Lily-Cybersecurity、BaronLLM、CyberStrike-OffSec-35B、BugTraceAI-CORE-Ultra-27B；B. 安全专用 5 个：VulnLLM-R、Foundation-Sec-8B-Reasoning、CyberSecQwen-4B、Meta-SecAlign、Titus-CybersecurityLLM） - **收录论文 / Papers**：**73** 篇（A. 渗透 & 红队 37 篇 / B. 漏洞挖掘 19 篇 / C. 评测 & 训练 17 篇；覆盖 2023-06 → 2026-07） - **收录 Benchmark / Benchmarks**：13 个（覆盖 2023-06 → 2026-07） - **商业产品 / Commercial products**：49 个（国外 40 + 国内 9） - **Awesome List**：6 个 - **主要语言 / Languages**：Python ≈ 70%，TypeScript ≈ 12%，Go ≈ 8%，其他 ≈ 10% - **领域趋势 / Trends**： - **2023**：方向探索（Happe & Cito、PentestGPT、InterCode-CTF） - **2024**：基础工作落地 + 评测基准建立（Cybench、NYU CTF Bench、AutoPenBench、EnIGMA、Fang 三部曲、PenHeal、AutoPT） - **2025**：多 Agent 协作 + 训练方法 + 自主 AD 渗透 + 真实 CVE 评测 + AIxCC 决赛 + RL 渗透 + 实证研究（VulnBot、cochise、D-CIPHER、Cyber-Zero、xOffense、CVE-Bench、SEC-bench、CyberGym、ATLANTIS、Buttercup、RapidPen、Pentest-R1、OCCULT、PACEbench） - **2026 起**：商业化加速（XBOW、Pentera、Horizon3.ai、Hacktron、MindFort、**Anthropic Mythos** 等纷纷涌现）+ 持续基准化（PentestEval、PenForge、CTFusion）+ 攻防闭环与实战化（ZERO-APT 攻防裁判闭环、FuzzingBrain V2 实战挖 0day、Agents4Pentest 综述成型） ## ⚠️ 免责声明 *Disclaimer*

标签：AI智能体, CISA项目, 前沿论文, 攻击性AI, 数据展示, 数据泄露, 红队, 网络安全, 配置审计, 防御加固, 隐私保护