AIKraft/AI/Поиск…⌘KВойти
Инструменты17 августа 2026 г., 09:47 МСК🤖 Auto

PentestCode: Автономный AI-пентестер с 13 агентами и поддержкой 20+ LLM

Вышел PentestCode — многоагентная система для автоматизации тестирования на проникновение. Архитектура с координацией 13 специализированных агентов обеспечивает в 4,3 раза большую эффективность по сравнению с одиночными LLM-моделями.

AIРедакция AIKraftавто-обзор источников
2 мин чтения·источник: Github
Поделиться
Баннер новости 5898

Архитектура «Стратег-Координатор» и многоагентность

PentestCode — это форк проекта OpenCode, полностью переработанный для нужд offensive security. В отличие от простых чат-ботов, система использует модель HPTSA (Human-in-the-loop Penetration Testing Strategy Agent), где ведущий агент pentest планирует кампанию, а 13 специализированных субагентов выполняют задачи параллельно. Исследования показывают, что такой подход дает прирост эффективности в 4.3x по сравнению с использованием одного агента.

Система не просто выполняет команды, а ведет структурированное состояние сессии (engagement state), которое сохраняется между перезапусками терминала. Это позволяет агенту «помнить» найденные уязвимости, учетные данные и сетевые связи, строя граф атак на основе алгоритмов Дейкстры и Yen's K-shortest routes.

Полный цикл атаки: от сканирования до Domain Admin

Система способна самостоятельно проходить полный цикл взлома. Пример типичной сессии:

  • Scan: Запуск nmap -sS -p-, парсинг XML и обновление состояния сети.
  • Recognize: Обнаружение портов 88/389, идентификация Domain Controller и запуск параллельных энумераторов (SMB, LDAP, HTTP).
  • Enumerate: Выявление пустой SMB-сессии, списка пользователей через LDAP и директорий через Gobuster.
  • Attack: Атака AS-REP Roasting, получение хеша и первого валидного креденшиала.
  • Spray: Распространение учетных данных по SMB, WinRM, LDAP и RDP на все известные хосты.
  • Exploit: Получение foothold через WinRM, дамп SAM/LSA/DPAPI.
  • Result: Получение хеша Domain Admin с полной цепочкой доказательств.

Интеграция с 20+ LLM и встроенные инструменты

PentestCode поддерживает работу через ai-sdk с более чем 20 провайдерами, включая Anthropic (Claude), OpenAI, Google, Azure, AWS Bedrock, Ollama и другими. Для обеспечения точности используются 18 встроенных парсеров инструментов, которые гарантируют, что вывод команд (nmap, nuclei, bloodhound, sqlmap) корректно попадает в структурированное состояние системы, а не теряется в тексте.

Компонент Описание и роль
Координатор Агент pentest: планирует этапы, управляет состоянием, распределяет задачи.
Субагенты (13 шт.) recon, scanner, enumerator, exploiter, identity, infrastructure, webapp, post-exploit, exploit-dev, critic, reporter и др.
Парсеры 18 инструментов (nmap_parse, nuclei_parse, cme_parse и др.) для структурирования вывода.
Навыки (Skills) 19 пакетов знаний (чеклисты, playbooks для AD, Web, Cloud), загружаемые по требованию.
Режимы работы auto (автономно), free (без ограничений), guided (с одобрением оператора).

Установка и использование

Утилита поставляется в виде самодостаточного бинарного файла для Linux и macOS (x64/arm64), не требуя установки Node.js или Bun. Установка осуществляется одной командой:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/s0ld13rr/pentestcode/main/install.sh | bash

Для начала работы необходимо авторизоваться у провайдера LLM (pentestcode auth login) и запустить сессию. Система находится в стадии Beta, но уже демонстрирует работоспособность на реальных CTF и пентестах. Все действия логируются в findings.md, что позволяет вести прозрачный аудит проведенных операций.

Источник: Github ↗