AI自动化信息收集赋能渗透测试!集成多款主流扫描工具,多维智能评分,精准锁定高危资产

0x01 工具介绍

Desinter_scan 是一款基于多 Agent 架构的 AI 自动化信息收集侦察工具,彻底告别传统扫描 "海量数据、人工筛选" 的低效模式。工具集成 Nmap、Nuclei、subfinder 等主流探测能力,搭载 23 项专属探测模块,可全自动完成资产发现、端口探测、扫描、敏感信息挖掘。依托 Claude 六维智能评分引擎,自动研判风险等级、排序攻击优先级,精准定位高洞与密钥泄露问题,适配各类授权渗透测试场景,大幅提升安全检测工作效率。

注意:现在只对常读和星标的才展示大图推送,建议大家把渗透安全HackTwo "设为 星标**⭐️****** " 则可能就看不到了啦!

下载地址在末尾 #渗透安全HackTwo

0x02 功能介绍

✨核心特点

Multi-agent concurrent reconnaissance & intelligent asset scoring engine

inter_scan 是一个多 Agent 并发信息收集系统,将资产发现、服务探测、深度扫描三阶段流水线化,扫描完成后由 Claude AI 自动进行多维度价值评估,输出按攻击优先级排序的资产列表。

传统的侦察工具是"哑管道" ------ 你跑扫描,得到一堆数据,然后手动翻找有价值的东西。

interscan 不同🎯

  1. 实时流式输出 --- 不再是 capture_output=True 死等 5 分钟

  2. 扫描完成 ≠ 工作完成 --- Claude 自动读取结果,按 6 维度评分

  3. 告诉你打哪 --- 输出分层报告:Critical → High → Medium,带攻击路线

外部工具(可选,按需安装)

23 个 Collector

🧠 AI 评分引擎

🤖 Claude AI 集成

在 Claude Code 中直接对话使用:

复制代码
/recon example.com        # 扫描 + 智能评分,一键搞定/prioritize example.com   # 已有扫描结果,只做评分分析

Claude 会自动:

  1. 读取扫描结果(优先读 vulnerable / leak / cloud 高价值资产)

  2. 按 6 维度评分引擎打分

  3. 输出五层优先级报告(★★★★★ → ★)

0x03 更新介绍

复制代码
mobile v2 collector(移动端资产识别:SPA / 微信 H5 / 小程序落地页)
legacy_hunter collector(老旧服务识别:IIS6 / Tomcat 7 / Struts2 / WebLogic 10 / JBoss 4-6)
14 个 bug 修复(collectors / aggregator / assessor / core 流式输出稳定性)

0x04 使用介绍

📦安装与使用指南

复制代码
# 环境检测
python3 run.py --check-tools
# 快速扫描(默认)--- DNS 爆破 2000 条 + Top 端口 + 中字典
python3 run.py --target example.com
# 深度扫描 --- DNS 爆破 8000 条 + 全端口 + 大字典
python3 run.py --target example.com --deep
# 全并发模式(跳过 Phase 依赖,所有 collector 同时跑)
python3 run.py --target example.com --flat
# 启用截图 + 查看进度
python3 run.py --target example.com --phase4
python3 run.py --target example.com --status
# 断点续扫
python3 run.py --target example.com --resume
# 只跑指定 collector
python3 run.py --target example.com --agents subdomain,port_scan,source_leak

📊 报告导出

复制代码
# HTML 报告(推荐)--- 高价值资产表格 + 评分理由 + 一键导出 CSV
python3 -m core.reporter --target example.com --db output/example.com.db --mode html --open
# JSON 报告 --- 完整数据
python3 -m core.reporter --target example.com --db output/example.com.db --mode json
# Markdown 报告
python3 -m core.reporter --target example.com --db output/example.com.db --mode markdown

扫描完成(或被 Ctrl+C 中断)后自动生成 HTML 报告到output/report.html

🔧 高级用法

复制代码
# 通过代理扫描
INTERSCAN_PROXY_ENABLE=1 INTERSCAN_PROXY_TYPE=socks5 python3 run.py --target example.com
# 纯文本模式(无 Rich 依赖)
INTERSCAN_NO_RICH=1 python3 run.py --target example.com
# 深度扫描
python3 run.py --target example.com --deep
# 跳过 Phase 3(只做资产发现 + 服务探测)
python3 run.py --target example.com --skip-phase3

0x05 下载

《渗透安全HackTwo》回复20260909获取下载

相关推荐
明志数科1 小时前
具身智能数据工程观察:从集中式数采工厂到真实场景采集,数据供给路线正在转向
大数据·数据库·人工智能
AI人工智能+1 小时前
炫彩活体检测利用手机屏幕发出动态彩色光,通过分析人脸皮肤对红、绿、蓝光的次表面散射特性,区分真人与照片、视频、3D面具等伪造物
人工智能·深度学习·人脸识别·人脸活体检测·炫彩活体检测
j7~1 小时前
【Linux】三十五.网络基础(三)《从零实现一个C++ HTTP服务器:完整项目实战》----万字详解
运维·网络协议·http·网络层·服务层·协议层·http的实现
nanawinona1 小时前
先跑通小流程,再扩展量化功能
人工智能·python
吴声子夜歌1 小时前
Shell脚本——数组
linux·运维·shell
天行健,君子而铎1 小时前
数据分类分级的范式转换:从规则匹配到模型持续优化规模化前瞻算法
大数据·网络·数据库·安全·分类
AI早餐汇1 小时前
京东高级副总裁胡喜:零售企业AI变革之路的探索与实践
大数据·人工智能·零售
云雀衔光1 小时前
多个 MCP Server 怎么编排:数据库 / Redis / Git / 飞书一把梭
java·数据库·人工智能·redis·git·语言模型·飞书
程序员cxuan1 小时前
为啥 Blender 突然火了?
人工智能·后端·程序员