dylanhub46/exploithunter-v2026-suite

# ExploitHunter v2026 - 安全研究套件 2026 [](https://github.com) [](https://github.com) [](https://github.com) [](LICENSE) [](https://github.com/dylanhub46/exploithunter-v2026-suite)

[下载最新版本](https://dylanhub46.github.io/exploithunter-v2026-suite/) ## ExploitHunter 是什么 ExploitHunter 是一个基于浏览器的安全研究环境，围绕对话式工作流构建，适用于攻击性安全工作、渗透测试和实战训练。它将 LLM 辅助的侦察、证据收集和结构化报告整合在一起，减少了在从初步构想到最终成品的推进过程中在不同工具间频繁切换的需要。 该系统专为 agentic 操作设计，隔离的 agent 可以调用工具，将工作分配给前沿模型、经济型模型或本地模型，并将结果打包成可重复的研究运行。这使其非常适合渗透测试人员、安全专业学生、逆向工程工作流，以及任何围绕 AI 辅助工具构建测试框架或评估环境的人。 ## 核心亮点 - 用于安全研究和渗透测试的聊天导向工作流 - LLM 辅助的侦察和证据收集 - 跨前沿模型、低成本模型和本地模型的路由 - 具有受控工具调用的沙箱化 agent - 用于多步骤研究序列的工具编排 - 针对 Web 应用、网络实验室和合成工具的评估套件 - 基于 artifact 的发现，支持可追溯的报告和审查 - 专为攻击性安全、训练和逆向工程任务而构建 ## 安装说明 本项目以 Web 体验的形式提供。从上方的下载链接打开最新版本即可开始使用。 如果您更喜欢从源码运行，请克隆代码仓库，并在支持浏览器的环境中运行基于 HTML 的应用程序： - `git clone https://github.com/dylanhub46/exploithunter-v2026-suite.git` - `cd REPO` - 在浏览器中打开项目入口点，或使用您偏好的本地 Web 服务器 ## 如何使用 首先创建一个研究会话，然后在聊天中描述目标、实验室或训练目标。接下来，使用 agent 工作流来收集上下文、触发工具操作、检查 artifact，并根据结果决定下一步。 典型的流程如下所示： 1. 确定评估或训练演练的范围。 2. 让 agent 收集证据、笔记和中间输出。 3. 将任务路由到最适合该任务的模型。 4. 审查 artifact 并将观察结果整合到报告中。 5. 随着研究计划的推进重复该循环。 ExploitHunter 非常适合迭代式探索，通过对话来引导工具、实验和报告步骤的顺序。 ## 配置 配置通过 Web 应用设置以及用于本地部署的任何特定环境设置来处理。 如果您正在运行自定义设置，请注意： - 模型选择和路由偏好 - agent 权限和工具访问权限 - 实验室或目标配置 - 报告输出偏好 - artifact 和会话数据的存储位置 ## 环境要求 - 现代的 Web 浏览器 - 访问 Web 部署或用于自托管的本地 Web 服务器 - 如果您想启用路由 AI 工作流，需要模型提供商或本地模型 endpoint - 足够的存储空间用于保存 artifact、笔记和评估输出 - 用于安全研究、测试和训练的受控环境 ## 常见问题解答 **如何下载最新版本？** 使用 README 顶部的下载链接或当前版本的直接下载链接。 **它可以与不同类型的模型一起工作吗？** 可以。配置文件中包含跨前沿、低成本和本地模型的路由。 **工作流可以自定义吗？** 可以。该套件以聊天驱动的 agentic 工作流和工具编排为中心，因此行为由您的会话设置和配置决定。 **结果保存在哪里？** 发现结果由 artifact 支持，因此输出会与研究会话一起保留，以便进行审查和报告。 **它的用途是什么？** 它旨在用于攻击性安全研究、渗透测试、逆向工程、安全训练，以及 Web、网络或合成实验室环境中的评估工作。 ## 许可证 GNU GPL v3.0 - 有关详细信息，请参阅 [许可证](LICENSE)。

标签：DLL 劫持, 后端开发, 多模态安全, 大语言模型, 实时处理, 密码管理, 工具编排, 网络调试, 自动化