Mafifrizi/InjectionForgeProX

# 🧪 InjectionForge Pro X v1.0 – 全频谱版 **高级 AI Agent 与聊天机器人 Prompt 注入测试框架** []() [](LICENSE) []() [](https://www.python.org/) ## 📖 目录 - [主要功能](#-fitur-utama) - [高级功能 (v1.0)](#-fitur-advanced-v10) - [自适应 Agent（自动画像 + AI Payload 生成）](#-adaptive-agent-auto-profiling--ai-payload-generation) - [验证与基准测试](#-validasi--benchmark) - [安装](#-instalasi) - [分析器验证](#-validasi-analyzer) - [基本用法](#-penggunaan-dasar) - [1. 模拟目标](#1-mock-target) - [2. 本地模型](#2-model-lokal-ollama) - [3. REST API](#3-rest-api) - [4. GraphQL](#4-graphql) - [5. WebSocket](#5-websocket) - [6. WAF 绕过](#6-waf-bypass) - [7. 自动发现](#7-auto‑discovery) - [输出](#-output) - [项目结构](#-struktur-proyek) - [贡献](#-berkontribusi) - [许可证](#-lisensi) ## 🆘 帮助（CLI 参考） 运行 `python forge_x.py --help` 查看所有选项。以下是主要 flag 的概述： ### 🔌 目标与连接 | Flag | 描述 | 示例 | |------|-----------|--------| | `--target` | 目标类型：`auto`, `mock`, `custom`, `openai`, `claude`, `gemini`, `cohere`, `ollama`, `huggingface`, `graphql` | `--target custom` | | `--endpoint` | API/聊天 endpoint URL | `--endpoint https://api.umkm.com/chat` | | `--method` | HTTP method（`POST`, `GET`, `WS`, `SSE`） | `--method POST` | | `--headers` | 额外 Header（JSON 或 `Key:Val`） | `--headers '{"Authorization":"Bearer xyz"}'` | | `--cookie` | Cookie 字符串或文件 | `--cookie "session=abc123"` | | `--json-path` | 响应文本的路径（例如：`data.reply`） | `--json-path "data.text"` | | `--form` | 作为 form‑encoded 发送 | `--form` | | `--timeout` | 请求超时时间（秒） | `--timeout 30` | | `--api-key` | LLM 供应商（`openai`, `claude`, `gemini`, `cohere`）的 API key | `--api-key sk-xxx` | | `--model` | 模型名称（用于 `ollama`/`huggingface`） | `--model llama3` | | `--csrf-token` | 获取 CSRF token 的 URL，或静态 token | `--csrf-token https://x.com/csrf` | | `--auth-endpoint` | 获取 auth token 的 URL | `--auth-endpoint https://x.com/auth` | | `--auth-data` | 用于 auth 请求的数据（JSON 或 `key=val`） | `--auth-data "user=a,pass=b"` | | `--login` | 用于自动登录的登录表单 URL | `--login https://x.com/login` | | `--username` | 登录用户名 | `--username admin` | | `--password` | 登录密码 | `--password ****` | ### 🧠 Payload 与攻击 | Flag | 描述 | 示例 | |------|-----------|--------| | `--category` | Payload 类别：`basic`, `advanced`, `indirect`, `agent`, `graphql` | `--category advanced` | | `--rounds` | 尝试次数 | `--rounds 20` | | `--mutate` | 启用标准变异（base64, ROT13 等） | `--mutate` | | `--aggressive` | 激进变异 + 数据库为空时使用生成器 | `--aggressive` | | `--audit` | 审计模式：无变异的业务 payload | `--audit` | | `--adaptive` | 基于成功率权重的自适应 Payload | `--adaptive` | | `--multi-stage` | 2阶段攻击（准备 + 利用） | `--multi-stage` | | `--history` | 对话历史记录 JSON 文件 | `--history convo.json` | | `--attack-tree` | 使用自适应多轮攻击树 | `--attack-tree` | | `--max-depth` | 攻击树的最大深度 | `--max-depth 3` | | `--workers` | 并行执行的线程数 | `--workers 8` | | `--llm-judge` | 用于 LLM judge 的 Ollama URL（例如：`http://localhost:11434`） | `--llm-judge http://localhost:11434` | | `--adaptive-agent` | 运行带有自动画像功能的自适应多轮 agent（参见[独立章节](#-adaptive-agent-auto-profiling--ai-payload-generation)） | `--adaptive-agent` | | `--target-description` | Agent 的目标描述。如果为空，则从 `auto_profile()` 自动生成 | `--target-description "chatbot UMKM"` | ### 🛡️ WAF 与隐蔽性 | Flag | 描述 | 示例 | |------|-----------|--------| | `--bypass-waf` | `cloudflare`, `akamai`, `auto`, `none` | `--bypass-waf auto` | | `--tls-fingerprint` | `random`, `chrome`, `firefox`, `safari` | `--tls-fingerprint random` | | `--headless` | 使用无头浏览器应对 JS 挑战 | `--headless` | | `--stealth` | 随机 User‑Agent + 延迟抖动 | `--stealth` | | `--delay` | 请求之间的基础延迟（秒） | `--delay 1.5` | | `--proxy` | 代理 URL | `--proxy http://127.0.0.1:8080` | | `--insecure` | 关闭 SSL 验证（仅限内部测试） | `--insecure` | ### 🔍 发现与画像 | Flag | 描述 | 示例 | |------|-----------|--------| | `--discover` | 从网页自动发现 endpoint | `--discover` | | `--auto-profile` | 对目标进行画像并自动选择策略 | `--auto-profile` | | `--waf-detect` | 在不发起攻击的情况下检测 WAF | `--waf-detect` | | `--graphql-introspect` | 内省 GraphQL schema | `--graphql-introspect` | ### 📊 输出 | Flag | 描述 | 示例 | |------|-----------|--------| | `--format` | `json`, `html`, `csv`, `pdf`, `xlsx`, `term` | `--format html` | | `--output` | 报告文件（默认：`reports/report.json`） | `--output audit.html` | | `--diff` | 将响应与基准（中性 prompt）进行比较 | `--diff` | ### ⚙️ 验证与特殊模式 | Flag | 描述 | |------|-----------| | `--validate` | 分析器自检（精确度 ≥ 95%） | | `--light` | 仅使用一个模型（更轻量） | | `--offline` | 离线模式：不下载模型，仅使用 regex+refusal | ## 🚀 主要功能 该框架为 Prompt 注入安全测试提供了坚实的基础： - 🔌 **多协议** – REST, WebSocket, Server‑Sent Events, GraphQL，以及用于 Ollama, OpenAI, Claude, Gemini, Cohere, Hugging Face 的连接器。 - 🛡️ **WAF 绕过** – Cloudscraper, curl_cffi, TLS 指纹随机化，以及无头浏览器支持（实验性）。 - 🧠 **Payload 生成器** – 200+ 模板（通用、业务、GraphQL、WebSocket），具备激进变异功能（Unicode, emoji, RTL）。 - 🔍 **4层分析器** – 拒绝检测 + 特定 regex 模式 + 语义相似度（MiniLM/DistilRoBERTa）+ 可选的 LLM judge。 - 🥷 **隐蔽模式** – User‑Agent 轮换、延迟抖动以及代理支持。 - 🔎 **自动发现** – 从网页搜索聊天 endpoint。 - 🔐 **自动登录** – 支持登录表单与会话管理。 - 📊 **审计模式** – 专注于业务逻辑（错误处理、输入验证）。 - 📄 **多格式输出** – JSON, HTML, CSV, PDF, XLSX 以及带颜色的终端输出。 - 💾 **记录至 SQLite** – 每次测试活动（Campaign）的结果除了会保存到报告文件外，还会自动保存到 `injectionforge_results.db`（`core/database.py`）。 - 🧪 **包含在 10 个文件（`tests/`）中的 30 个单元测试函数** – 用于验证核心组件。 ## 🆕 高级功能 (v1.0) - 🔐 **JA3/JA4 指纹欺骗** – 轮换 TLS 指纹以规避现代 WAF 的检测。由与 `WAFBypass` 完全集成的 `core/tls_fingerprint.py` 模块提供支持。 - 🌲 **多轮攻击树** – 基于目标响应的自适应攻击。如果首次响应为拒绝，则自动尝试 sidestep payload；如果响应表明自己是 AI，则自动尝试角色扮演 payload。树的深度可通过 `--max-depth` 进行设置。 - 🧠 **LLM Judge (Ollama)** – 第 4 层评估机制，利用本地模型（Llama 3）来判断响应中是否包含数据泄露。可通过 `--llm-judge http://localhost:11434` 启用。 ## 🤖 自适应 Agent（自动画像 + AI Payload 生成） 通过 `--adaptive-agent` flag 启用。与 `--attack-tree`（使用基于树状结构的静态 payload）不同，此模式使用 `core/` 中的两个新模块： - **`core/adaptive_agent.py` (`AdaptiveAgent`)** – 拥有 `auto_profile()` 功能：向目标发送 3 个试探性问题（名称、性格、潜在的弱点），然后将答案发送给本地 LLM（Ollama） 以总结为一句 `target_description`。该描述也可以通过 `--target-description` 手动填写，从而无需重新进行画像。该类还包含一个 `static_payloads` 列表（系统 prompt 提取、调试/开发者模式触发等），在 AI 生成器失败/不可用时使用。 - **`core/llm_generator.py` (`LLMGenerator`)** – 使用某种策略（`roleplay`, `sidestep`, `chain_of_thought`, `debug_request`, `code_example`, `reveal_internal`）调用 Ollama 的 `/api/generate` endpoint，以根据 `AdaptiveAgent` 中的 `target_description` 生成定制化的新 payload。 示例： ``` python forge_x.py --target custom --endpoint "https://api.umkm.com/chat" \ --json-path "reply" --adaptive-agent --rounds 15 ``` 该工具已使用包含 100 条记录的标记数据集（`data/benchmark.json`）进行了测试，并达到了： | 指标 | 数值 | |--------|-------| | **精确率** | 100.0% | | **召回率** | 75.0% | | **F1 分数** | 85.7% | 完整结果可通过以下命令重现： ``` python evaluate.py ``` ## 📦 安装 ``` git clone https://github.com/Mafifrizi/InjectionForgeProX.git cd InjectionForgeProX pip install -r requirements.txt playwright install # hanya untuk mode headless ``` ## 🧪 分析器验证 **在使用前，请确保分析器的精确度 ≥ 95%：** ``` python forge_x.py --validate --light --offline ``` ## ⚡ 基本用法 **1. 模拟目标** ``` python forge_x.py --target mock --rounds 10 --aggressive --format json --offline ``` **2. 本地模型** ``` python forge_x.py --target ollama --model llama3 --category advanced --rounds 20 --aggressive --format json --offline ``` **3. REST API** ``` python forge_x.py --target custom --endpoint "https://api.umkm.com/chat" \ --method POST --json-path "reply" --audit --rounds 20 --format html --offline ``` **4. GraphQL** ``` python forge_x.py --target graphql --endpoint "https://api.umkm.com/graphql" \ --category graphql --rounds 20 --aggressive --format json --offline ``` **5. WebSocket** ``` python forge_x.py --target custom --method WS --endpoint "wss://chat.umkm.com/ws" \ --rounds 10 --aggressive --format json --offline ``` **6. WAF 绕过** ``` python forge_x.py --target custom --endpoint "https://protected.umkm.com/api/chat" \ --bypass-waf auto --tls-fingerprint random --stealth --aggressive --rounds 20 ``` **7. 自动发现** ``` python forge_x.py --target auto --discover --endpoint "https://umkm.com/chat-page" \ --auto-profile --rounds 20 --format json --offline ``` **8. 攻击树** ``` python forge_x.py --target mock --attack-tree --max-depth 3 ``` **9. LLM Judge** ``` python forge_x.py --target ollama --model llama3 --category advanced --rounds 20 --llm-judge http://localhost:11434 ``` ## 📊 输出 报告保存在 `reports/` 文件夹中。 | 格式 | 命令 | |---------|---------| | JSON | `--format json` | | HTML | `--format html` | | CSV | `--format csv` | | 终端 | `--format term` | ### 成功示例记录 ``` { "round": 7, "payload": "pesan jumlah 0", "response": "Error: Token internal: umkm-public-token-2025", "success": true, "confidence": 0.98, "leaked_data": ["umkm-public-token-2025"], "severity": "High" } ``` ## ⚠️ 限制与路线图 该工具是一个**开源框架**，而不是企业级产品*。 您需要了解的一些限制： - **Payload 生成器**仍基于模板。对于现代目标，可能需要手动调整 payload。 - **分析器**依赖于 regex 和语义相似度的组合。在模仿泄露的响应（例如角色扮演）中可能会出现误报。 - **WAF 绕过**虽然已经涵盖了 JA3 欺骗，但仍依赖于 `curl_cffi`。对 HTTP/2 指纹控制的支持仍在计划中。 未来的开发计划： - [x] 完全集成 JA3/JA4 指纹随机化 - [x] 基于 embedding 的响应聚类与置信度评分 - [x] 多轮攻击树 - [x] 公共基准测试数据集 - [ ] 用于可视化结果的 Web 仪表板 - [ ] 与外部评估模型集成（除 Ollama 之外） 非常欢迎您的贡献！请随时提交 *issue* 或 *pull request*。 **🧩 项目结构** ``` InjectionForgeProX/ ├── forge_x.py ├── requirements.txt ├── README.md ├── LICENSE ├── .gitignore ├── evaluate.py │ ├── core/ │ ├── __init__.py │ ├── engine.py │ ├── adaptive_agent.py │ ├── llm_generator.py │ ├── database.py │ ├── payload_engine.py │ ├── execution_engine.py │ ├── payloads.py │ ├── payload_generator.py │ ├── obfuscator.py │ ├── analyzer.py │ ├── validator.py │ ├── reporter.py │ ├── waf_bypass.py │ ├── tls_fingerprint.py │ ├── attack_tree.py │ ├── profiler.py │ ├── auth.py │ ├── auto_discovery.py │ ├── utils.py │ └── connectors/ │ ├── __init__.py │ ├── base.py │ ├── rest.py │ ├── websocket.py │ ├── sse.py │ ├── graphql.py │ ├── ollama.py │ ├── openai.py │ ├── claude.py │ ├── gemini.py │ ├── cohere.py │ ├── huggingface.py │ └── mock_target.py │ ├── data/ │ ├── payloads_basic.json │ ├── payloads_advanced.json │ ├── payloads_indirect.json │ ├── payloads_agent.json │ ├── payloads_graphql.json │ ├── refusal_phrases.txt │ ├── labeled_test_set.json │ ├── benchmark.json │ └── user_agents.txt │ ├── tests/ │ ├── tests_analyzer.py │ ├── tests_payloads.py │ ├── tests_reporter.py │ ├── test_adaptive_agent.py │ ├── test_llm_generator.py │ ├── test_payload_manager.py │ ├── test_obfuscator.py │ ├── test_connectors.py │ ├── test_rest_connector.py │ └── test_integration.py │ └── reports/ ``` 7. **提交 Pull Request** – 返回 GitHub 并点击 **Compare & pull request**。 我会尽快审核您的 PR。如果您有重大的想法，也欢迎随时先开一个 issue 进行讨论。

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