工具仅供安全专业人员进行已授权环境使用，此工具所提供的功能只为网络安全人员对自己所负责的网站、服务器等（包括但不限于）进行检测或维护参考，未经授权请勿利用工具中的功能对任何计算机系统进行入侵操作。利用此工具所提供的信息而造成的直接或间接后果和损失，均由使用者本人负责。 

介绍

AutoPentest 是一个为高级安全工程师设计的自动化渗透测试框架，基于Python开发，集成了多种高级渗透测试工具和技术，支持全流程的自动化渗透测试。只在Linuxkali里面使用

特征

🔥 核心特性

全流程自动化：从前期交互到报告生成的完整渗透测试流程。

智能决策系统：基于AI的漏洞分析和利用决策。

模块化设计：支持自定义扩展和工具集成。

专业报告生成：自动生成符合行业标准的渗透测试报告。

多维度分析：包含威胁建模、风险评估和攻击面分析。

企业级安全：内置多重安全控制机制。

🏗️ 系统架构

AutoPentest采用模块化设计，包含多个核心模块：

前期交互模块：项目信息管理、测试范围定义、法律授权文档等。

信息收集模块：端口扫描、服务识别、DNS枚举等。

威胁建模模块：资产评估、威胁识别、风险评分等。

漏洞扫描模块：Web应用漏洞扫描、服务漏洞扫描等。

漏洞利用模块：Metasploit集成、自动化利用等。

后渗透模块：权限提升、横向移动、数据收集等。

AI分析模块：智能决策支持、漏洞关联分析等。

报告生成模块：HTML/PDF报告、执行摘要、技术细节等。

🔧 环境要求

操作系统：Kali Linux (推荐 2023.1 或更高版本)

Python版本：Python 3.9+

硬件要求：4GB+ RAM，20GB+ 磁盘空间

安装指南

克隆仓库

1. git clone https://github.com/yourusername/autopentest.git

2. cd autopentest

AI写代码

安装依赖

1. # 安装系统依赖

2. sudo apt update

3. sudo apt install -y python3-pip python3-venv nmap metasploit-framework

5. # 创建并激活虚拟环境

6. python3 -m venv venv

7. source venv/bin/activate

9. # 安装Python依赖

10. pip install -r requirements.txt

配置环境变量

1. cp .env.example .env

2. # 编辑 .env 文件，设置必要的API密钥和配置

🚀 快速开始

基本使用

1. # 运行完整渗透测试

2. sudo python autopentest.py -u example.com --level 3

4. # 仅运行特定模块

5. sudo python autopentest.py -u example.com --module vuln_scan

Docker部署

1. # 构建镜像

2. docker-compose build

4. # 运行测试

5. docker-compose run --rm autopentest -u example.com --level 3

📚 模块说明

前期交互模块：项目信息管理、测试范围定义等。

信息收集模块：端口扫描、服务识别等。

威胁建模模块：资产评估、威胁识别等。

漏洞扫描模块：Web应用漏洞扫描、服务漏洞扫描等。

漏洞利用模块：Metasploit集成、自动化利用等。

后渗透模块：权限提升、横向移动等。

AI分析模块：智能决策支持、漏洞关联分析等。

报告生成模块：HTML/PDF报告、执行摘要等。

📊 输出目录结构

1. reports/

2. ├── port_scan.json       # 端口扫描结果

3. ├── vuln_scan.json       # 漏洞扫描结果

4. ├── exploit_results.json # 漏洞利用结果

5. ├── post_exploit.json    # 后渗透结果

6. ├── ai_analysis.csv      # AI分析报告

7. ├── ai_analysis.json     # AI分析详细数据

8. ├── report.html         # HTML格式报告

9. └── report.pdf          # PDF格式报告

11. loot/                   # 收集的数据

12. └── credentials/        # 凭证信息

14. bloodhound/            # BloodHound数据

15. └── collections/       # 域环境分析数据

🛡️ 安全说明

使用授权：仅用于授权的渗透测试项目，必须获得目标系统的书面授权。

数据保护：所有敏感数据进行加密存储，测试完成后及时清理数据。

合规要求：遵守当地法律法规和行业安全标准。

🔍 故障排除

权限问题：

1. # 确保以root权限运行

2. sudo python autopentest.py [options]

依赖问题：

1. # 检查并修复依赖

2. pip install -r requirements.txt --upgrade

Metasploit连接问题：

1. # 启动MSF服务

2. sudo systemctl start postgresql

3. sudo msfdb init

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