LLM驱动自主渗透测试工作台开源
推荐指数 58.0 NO. 005 · 2026.10.17
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为什么值得看
基于Go+Next.js构建的自主渗透测试平台,集成多Agent协作、资产图谱、预算控制和人工审批链路。安全团队和AI工程师可直接用于授权目标的自动化攻防演练与漏洞管理。
谛听 DITING:LLM 驱动的自主渗透测试工作台,Go + Next.js + PostgreSQL,基于 ARTEX(AGPL-3.0)
媒体预览
编辑判断
安全领域长期面临自动化工具误报率高、人工审计成本大的矛盾,传统方案如Burp Suite Professional或Cobalt Strike依赖大量手工配置且缺乏LLM的推理纠偏能力。DITING的差异化在于把"预算控制"和"无进展保护"写进了Agent编排层,这直接解决了LLM Agent在渗透场景中容易无限循环或token爆掉的工程痛点。
对比同源的ARTEX,它增加了证据关系图谱和报告版本管理,更适合需要合规留痕的企业安全团队。如果你在甲方做SRC运营或乙方做红队服务,这个框架比从零搭LangChain安全Agent要稳得多,尤其是它的流量证据链设计对溯源报告很友好。
Star History
生态分析
Experimental
LLM驱动的自主渗透测试平台,填补AI+安全攻防工具链空白。
独特价值:多Agent协作与预算控制结合,实现可审计的自动化攻防演练。