Pentest Muse:一款专为网络安全人员设计的AI助手

关于Pentest Muse

Pentest Muse是一款专为网络安全研究人员和渗透测试人员设计和开发的人工智能AI助手,该工具可以帮助渗透测试人员进行头脑风暴、编写Payload、分析代码或执行网络侦查任务。除此之外,Pentest Muse甚至还能够执行命令行代码并以迭代方式解决复杂的问题和任务。

简而言之,我们只需要把想做的事情告诉Pentest Muse,它就能够帮助我们完成想要的安全测试与评估任务。

Pentest Muse Web应用程序

除了命令行接口之外,该工具还提供了Web应用程序版本,广大研究人员可以直接点击【这里】访问Pentest Muse最新的线上版本。

工具要求

annotated-types==0.6.0

anyio==3.7.1

certifi==2023.11.17

distro==1.8.0

h11==0.14.0

httpcore==1.0.2

httpx==0.25.2

idna==3.6

markdown-it-py==3.0.0

mdurl==0.1.2

openai==1.3.5

prompt-toolkit==3.0.41

pydantic==2.5.2

pydantic_core==2.14.5

Pygments==2.17.2

python-dotenv==1.0.0

rich==13.7.0

setuptools==68.0.0

sniffio==1.3.0

tqdm==4.66.1

typing_extensions==4.8.0

wcwidth==0.2.12

wheel==0.41.2

pyfiglet

requests==2.31.0

websocket-client==1.7.0

工具安装

由于该工具基于Python 3.12开发,因此我们首先需要在本地设备上安装并配置好Python 3.12+环境。

接下来,广大研究人员可以直接使用下列命令将该项目源码克隆至本地:

复制代码
git clone https://github.com/pentestmuse-ai/PentestMuse

然后切换到项目目录中,使用pip工具和项目提供的requirements.txt安装该工具所需的其他依赖组件:

复制代码
cd PentestMuse

pip install -r requirements.txt

除此之外,我们也可以将项目代码克隆至本地后,将Pentest Muse以Python包的形式安装:

复制代码
pip install .

工具运行

聊天模式(默认)

在聊天模式中,我们可以直接与Pentest Muse聊天,并请它帮我们头脑风暴、编写Payload或对代码进行安全分析。参考命令如下:

复制代码
python run_app.py

复制代码
pmuse

代理模式(Beta)

我们也可以让Pentest Muse使用代理模式来执行操作。在代理模式下,Pentest Muse能够帮助我们完成一系列简单的任务,例如"帮我们在url为xxx的目标上执行SQL注入测试"。下列命令可以直接以代理模式启动Pentest Muse:

复制代码
python run_app.py agent

复制代码
pmuse agent

语言模型选择

API管理

www.pentestmuse.ai/signup上注册后,我们就可以使用Pentest Muse来管理API了,创建一个账号,打开Pentest Muse的命令行接口,程序将会提示我们进行登录。

OpenAI API密钥

除此之外,我们还可以选择使用自己的OpenAI API密钥。我们可以直接在启动Pentest Muse脚本时,添加下列命令行参数选项即可:

复制代码
--openai-api-key=[your openai api key

许可证协议

本项目的开发与发布遵循MIT开源许可协议。

项目地址

Pentest Muse :【GitHub传送门

参考资料

Pentest Muse

相关推荐
千宇宙航2 小时前
闲庭信步使用SV搭建图像测试平台:第三十一课——基于神经网络的手写数字识别
图像处理·人工智能·深度学习·神经网络·计算机视觉·fpga开发
onceco2 小时前
领域LLM九讲——第5讲 为什么选择OpenManus而不是QwenAgent(附LLM免费api邀请码)
人工智能·python·深度学习·语言模型·自然语言处理·自动化
运维开发王义杰3 小时前
金融安全生命线:用AWS EventBridge和CloudTrail构建主动式入侵检测系统
安全·金融·aws
安全系统学习5 小时前
系统安全之大模型案例分析
前端·安全·web安全·网络安全·xss
jndingxin5 小时前
OpenCV CUDA模块设备层-----高效地计算两个 uint 类型值的带权重平均值
人工智能·opencv·计算机视觉
Sweet锦5 小时前
零基础保姆级本地化部署文心大模型4.5开源系列
人工智能·语言模型·文心一言
hie988946 小时前
MATLAB锂离子电池伪二维(P2D)模型实现
人工智能·算法·matlab
晨同学03276 小时前
opencv的颜色通道问题 & rgb & bgr
人工智能·opencv·计算机视觉
加密狗复制模拟6 小时前
坚石ET ARM加密狗复制模拟介绍
安全·软件工程·个人开发
蓝婷儿6 小时前
Python 机器学习核心入门与实战进阶 Day 3 - 决策树 & 随机森林模型实战
人工智能·python·机器学习