SangPK34/pks-sec-agent

# PKS — 终端内的网络安全 AI 团队 🕵️ **PKS**（昵称 *"Tool Nhà Nghèo"*）是一款专为网络安全设计的**多 agent、自动化** AI ——涵盖攻击与防御——完全在终端中运行。一个 Selection agent 负责将每个任务精准调度给对应的专家——渗透测试、bug bounty、红队、蓝队、 DFIR、逆向工程、Web、信息收集 (recon)、报告生成——且所有 agent 共享同一个记忆库。此外还内置了 **CTF 模式**，可从头到尾自动解决 pwn / 逆向 / Web / 取证 / 密码学挑战。 ## 核心亮点 - **30+ 专业化 agent**，覆盖完整技术栈——攻击端（渗透测试、bug bounty、红队、 Web、信息收集、逆向工程）与防御端（蓝队、DFIR、内存/网络调查、紫队 [purple team]、报告生成、合规）——此外还配备一个独立的 **CTF 解题 agent** （pwn · 逆向 · Web · 取证 · 密码学），并在 "playbook" 中内置了完整的工具箱。 - **共享记忆 (blackboard)**——任何 agent 执行的所有命令与发现都会被记录 在一个公共看板中，并注入到所有 agent 的上下文里。只需询问 *"目前发现了什么？"*， 它就能准确回答，即使在切换 agent、被打断或压缩上下文之后也是如此。 - **全自动化**——中途无需确认；持续运行直到任务完成或您主动停止。 - **图像文字识别**——`pks-ocr` 通过多轮 OCR 与交叉比对，即使模型没有“视觉”能力， 也能从截图中提取 flag/证据。 - **轻量且高效**——智能截断工具输出（保留 flag/key，过滤干扰信息），快速预估 token，容错的 markdown 渲染，并自动识别各个模型的上下文窗口大小。 - **同时运行多个目标**——每个目标/挑战独立运行一个实例，互不干扰。 - **默认注重隐私**——无遥测，不向外部发送数据，不收集信息。 - **使用中文与您对话。** （*译者注：原文为越南语，这里依据中文语境翻译*） ## 系统要求 - **Linux / WSL**（推荐使用 Kali Linux——大部分工具已预装）。 - **Python 3.10+**（推荐 3.13）。 - **一个兼容 OpenAI 的 LLM endpoint。** PKS 本身不附带模型；它可以与任何 兼容 OpenAI 的 API 通信——无论是本地网关（LiteLLM / vLLM / 处于 openai 模式的 Ollama）还是 托管的 endpoint。您只需在 `.env` 中配置 URL、API key 和模型名称。 ## 安装说明 — 下载、修改 `.env`、运行 ``` # 1. 获取 code git clone pks-sec-agent # hoặc copy nguyên thư mục cd pks-sec-agent # 2. 创建 virtualenv 并安装 PKS + 依赖 python3 -m venv venv source venv/bin/activate pip install -e . # bước này tạo ra lệnh `pks` # 3. 配置 — 使其能够运行的唯一步骤 cp .env.example .env nano .env # điền OPENAI_API_KEY, OPENAI_API_BASE, PKS_MODEL # 4. 运行 pks ``` 大功告成——只需修改 `.env` 中的 3 个值，`pks` 即可启动。 **已有 venv？** 跳过第 2 步，直接使用附带的脚本（会自动设置 `PYTHONPATH` 并加载 `.env`）： ``` ./run_pks.sh # sửa đường dẫn venv bên trong script cho khớp máy bạn ``` **工具箱：** 为了进行实际操作，PKS 会调用各种系统工具（如 `nmap`, `ffuf`, `sqlmap`, `pwntools`, `ghidra`, `radare2`, `angr`, `binwalk`, `steghide`, `hashcat`, `volatility3`, `tesseract` 等）。在 Kali 上大部分已经预装；如果通过 `which ` 显示缺少，再自行安装即可。 ## 使用说明 ``` pks # mở REPL, rồi mô tả tác vụ bất kỳ pks --yolo # bỏ xác nhận lệnh nhạy cảm (tự động hoàn toàn) pks --unrestricted # bật steering (uncensored) trên endpoint của bạn pks --prompt "recon và liệt kê dịch vụ trên 10.10.10.5" # chạy 1 tác vụ rồi thôi ``` 只需描述您的需求——*"对这个靶机进行渗透测试"*、*"对 bug bounty 目标进行分类筛选"*、 *"调查这个内存转储 (dump)"*、*"解出 ./chall 里的这道 CTF 题"*——Selection agent 就会将其 分配给正确的专家。实用命令：`/agent`（列出/切换 agent）、`/model`、`/env`、 `/parallel`（在同一目标上运行多个 agent）。 ### 同时运行多个目标 每个目标都在一个**独立**的实例中运行——拥有专属的公共记忆看板和 `/tmp` 暂存区， 互不干扰： ``` cd ~/work/target1 && pks # terminal 1 (id instance = target1) cd ~/work/target2 && pks # terminal 2 cd ~/CTF/chall1 && pks # terminal 3 ``` 在另一个终端中监控所有进度： ``` watch -n5 'grep -h FLAG ~/.pks/bb_*.json 2>/dev/null || echo "chưa xác nhận gì"' ``` ## 配置说明 (`.env`) | 变量 | 说明 | |---|---| | `OPENAI_API_KEY` | 您的 LLM endpoint 密钥 **(必填)** | | `OPENAI_API_BASE` / `OPENAI_BASE_URL` | 兼容 OpenAI 的 endpoint URL **(必填)** | | `PKS_MODEL` | 您的 endpoint 所提供的模型名称 **(必填)** | | `PKS_LICENSE_OFF=1` | 开放模式——不检查 license，不向外部发送数据 | | `PKS_STREAM=true` | stream 模型的输出 | | `PKS_TUI=false` | 使用紧凑型 REPL（不启用重量级 TUI） | | `PKS_TELEMETRY=false` | 关闭遥测 | | `PKS_COMPACT_REPL=0` | `0` 表示内联显示工具输出；`1` 表示折叠为 pill | | `PKS_CYBER_PROFILE_MODE` | cyber 基准配置大小：`lite` \| `full` \| `off` | 高级配置选项（上下文窗口、token 预估、输出截断、各实例独立的 blackboard）详见 `.env.example`。 ## 项目结构 ``` src/pks/ framework (agents, tools, prompts, SDK, REPL/TUI) src/pks/prompts/ playbook của từng agent (CTF, DFIR, reverse, web, red/blue team, …) pricings/ bảng cửa sổ ngữ cảnh / pricing theo model tools/ tiện ích replay / asciinema / gif tests/ bộ test run_pks.sh launcher (set PYTHONPATH, nạp .env) .env.example copy sang .env rồi sửa ``` ## 使用道德准则 PKS 是一款双刃剑性质的网络安全工具。仅在您**拥有明确授权**的情况下使用：包含 合同的测试项目、您自己的系统、实验室环境、CTF 赛事，以及经过许可的学术与研究 活动。您需对自己的使用方式负责。 ## 许可证 双重许可（MIT 和 Proprietary）——详见 `LICENSE` / `LICENSE-MIT`。 _{*基于 CAI 定制。*}

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