从零实现一个红队智能体

从零实现一个红队智能体(持续更新)

2025-06-09

背景：最近学了基础些东西和工具基础使用，发现一套流程下来太多需要手工要做的，就像自己能不能结合自己的技术栈实现小工具

🥇 第一步：从实用性开始分析

  1. 目标场景

希望有一个本地运行的 AI 黑客助手，它部署在 Kali Linux 容器（kalios）中，利用 Ollama 微调或现成的 4B 级模型，能够自动调用一系列黑客剧本（playbook），对目标进行分析和渗透测试。

换句话说：
• 全部本地部署（无云依赖，保护隐私、安全、随时可用）
• 轻量级（模型大小≤4B，适合普通PC或小服务器）
• 能自动化调用渗透工具/流程（如nmap、nikto、hydra、msfconsole等）

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  1. 典型应用场景举例
    • 场景1：资产发现
    你只需输入目标IP/域名，AI自动问你几个补充问题，智能决定下一步用哪些工具，比如先扫端口，后查目录，再爆破弱口令。
    • 场景2：渗透剧本管理
    针对不同目标，自动推荐/组合渗透流程，并“边做边讲解”，让你看得懂。
    • 场景3：分析报告自动生成
    自动整理流程和发现，输出成易读的markdown或html报告。

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  1. 市场同类工具对比
    • 传统渗透测试平台（如Metasploit Pro、Cobalt Strike等）偏重于半自动/批量攻击，需要人工大量干预。
    • AI辅助工具多为云端（如GPT-4加插件），不适合本地完全自控和隐私场景。
    • 本地化AI+渗透剧本的工具非常稀缺，大多数是分开的（AI和自动化剧本分离）。

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  1. 实用性核心要求

必须满足：
• 1. 全本地离线运行（无外网依赖）
• 2. 低资源消耗（<8G显存/16G内存可用，适合小型服务器）
• 3. 能自动控制/分析多种主流黑客工具（通过shell、python调用）

加分项：
• 支持多用户并发使用
• 能自定义扩展剧本和分析模板
• 可接管部分命令行操作，自动填参（如提问式引导）

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  1. 项目愿景小结

打造一个“小型本地AI红队助手”，让任何一个初学者/安全工程师能一键开启自动渗透流程，“会用工具就能黑”的那种爽感。

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🔥 需求清单

目标 必要性 备注
本地化运行 必须 离线部署
低门槛易用 必须 “傻瓜化”引导
自动剧本编排 必须 串联常见流程
多工具集成 必须 nmap、nikto、msf等
结果归档/报告 必须 方便学习总结
可微调/升级 加分 支持后续自定义

2025-06-10
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🥈 第二步：提炼必要的功能模块

思路：拆成几个“一定需要的”核心模块，每一项都围绕目标（本地AI自动渗透助手），并兼顾可扩展性和易用性。

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  1. 模型驱动模块（核心AI）
    • 本地部署 Ollama 支持的 4B 模型（如 Llama 3 4B、Phi-3 4B 等）
    • 能“理解”你的自然语言输入（如“帮我分析 192.168.1.1”）
    • 能“输出”分步骤计划（比如先扫端口，再检测Web，再尝试爆破）
    • 可自定义或微调模型，适配特定剧本和语境

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  1. 剧本引擎模块（Playbook Engine）
    • 把 AI 输出的渗透计划，自动翻译成“任务序列”（如shell命令、python脚本）
    • 支持常见工具插件化（如 nmap/nikto/hydra/msfconsole/subfinder…）
    • 每个任务能传递输入输出（比如 nmap 结果喂给 dirsearch）
    • 支持“自动+半自动”切换（有疑问时AI可主动询问用户）

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  1. 任务调度与执行器
    • 后台调度剧本里的任务，收集并标准化每步输出
    • 错误自动重试、任务超时控制
    • 结果结构化（JSON/Markdown），方便后续分析

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  1. 对话式交互模块
    • CLI/终端UI为主，输入输出全用“对话”风格
    • 用户可以随时打断、补充、追问
    • 支持历史会话回溯

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  1. 知识库与报告模块
    • 自动整理每次渗透的关键发现、流程、命令与结果
    • 输出为 markdown/HTML/文本报告，便于复盘和学习
    • 支持导出和简单检索

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  1. 安全与权限管理
    • 本地操作需适当权限管理（避免误操作、滥用）
    • 剧本/命令白名单机制（可选，防止AI误触发危险操作）

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  1. 插件扩展与自定义接口
    • 用户可以方便地添加自定义剧本/工具（如python脚本插件）
    • 剧本支持YAML/JSON等简单配置

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🔎 功能结构梳理

可以用如下结构脑图（文字版）帮助理清：

AI自动渗透助手
├─ 模型驱动（Ollama）
│ └─ 语义理解，分步计划，微调适配
├─ 剧本引擎
│ └─ 常用工具插件化、任务编排、输入输出传递
├─ 任务调度
│ └─ 后台执行、日志、超时/错误管理
├─ 对话交互
│ └─ CLI终端UI、会话管理
├─ 知识库&报告
│ └─ 自动报告、检索、导出
├─ 安全/权限
│ └─ 本地沙箱，白名单
└─ 插件扩展
└─ 剧本自定义、工具集成

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✅ 必须先有的“最小可用功能”（MVP）

初版就3大核心：
1. 模型对话（能理解指令并生成步骤）
2. 自动执行常用黑客工具剧本（比如 nmap、nikto、hydra…）
3. 结构化输出和报告

有这三样，已经能让我像用ChatGPT那样“对话指挥渗透工具”，并拿到结构化结果。

2025-06-11
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🥉 第三步：代码功能设计

  1. 项目结构总览（建议目录）

ai_hacker_assistant/
├── main.py # 入口，负责对话交互
├── core/
│ ├── ai_agent.py # 本地LLM驱动与调用
│ ├── playbook_engine.py # 剧本编排与任务流引擎
│ ├── executor.py # 具体命令执行与结果收集
│ ├── report.py # 报告生成与归档
│ └── plugins/ # 扩展/自定义工具
├── playbooks/ # 预置/自定义剧本(yaml/json)
├── data/ # 扫描历史/知识库
├── config.py # 配置管理
├── utils.py # 工具库
└── requirements.txt # Python依赖

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  1. 关键模块与类/接口

2.1 本地模型驱动模块（ai_agent.py）
• 职责：对接 Ollama 本地模型，通过 Python API 输入指令、输出渗透计划。

class AIAgent:
def init(self, ollama_host=“http://localhost:11434”, model_name=“llama3:4b”):
…
def ask(self, user_input: str) -> str:
“”“输入自然语言，返回AI生成的渗透分步计划或建议。”“”
…

2.2 剧本引擎（playbook_engine.py）
• 职责：将AI输出的计划，转换成结构化“任务流”，选择和填充具体的playbook。

class PlaybookEngine:
def init(self, playbook_dir=“./playbooks”):
…
def plan_to_tasks(self, ai_plan: str) -> list:
“”“解析AI计划文本，生成任务列表（如 [{“tool”: “nmap”, “params”: …}]）”“”
…
def run_tasks(self, task_list: list) -> dict:
“”“串行或并行执行任务，收集结果”“”
…

2.3 任务调度与执行器（executor.py）
• 职责：安全地调用shell/python命令，捕获stdout/stderr、处理异常、格式化输出。

class Executor:
def run_shell_command(self, cmd: str, timeout: int = 60) -> dict:
“”“运行shell命令，返回输出与错误”“”
…
def run_plugin(self, plugin_name: str, **kwargs):
“”“运行扩展插件，适配更复杂任务”“”
…

2.4 对话交互（main.py）
• 职责：命令行入口、输入输出循环、会话历史管理。

def main():
print(“欢迎来到本地AI渗透助手！请输入你的目标或任务：”)
while True:
user_input = input(">> ")
if user_input.strip().lower() in [“exit”, “quit”]:
break
# 1. 调用AI生成计划
# 2. 剧本引擎拆解成任务
# 3. 调度执行，实时反馈
# 4. 汇总输出

2.5 报告与知识库（report.py）
• 职责：整理每次流程和发现，自动生成markdown/html报告，并归档。

class ReportManager:
def save_report(self, session_id, results: dict):
…
def export_report(self, session_id, fmt=“markdown”):
…

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  1. 核心流程图（伪代码版）

用户输入 -> AI理解分解 -> 剧本拆解任务流 -> 自动执行每步工具 -> 汇总输出/讲解 -> 结构化报告

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  1. 典型流程示例（Python伪代码）

from core.ai_agent import AIAgent
from core.playbook_engine import PlaybookEngine
from core.executor import Executor
from core.report import ReportManager

def main():
agent = AIAgent()
engine = PlaybookEngine()
executor = Executor()
reporter = ReportManager()

while True:user_input = input(">> ")if user_input.lower() in ["exit", "quit"]:breakai_plan = agent.ask(user_input)print(f"AI建议的步骤：\n{ai_plan}")task_list = engine.plan_to_tasks(ai_plan)results = engine.run_tasks(task_list)reporter.save_report("current_session", results)print("所有结果已归档，输入 'export' 可导出完整报告。")

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  1. 插件式工具集成思路
    • 每种工具（如nmap、hydra、nikto等）都可以做成一个插件（如一个py/yaml文件）
    • 剧本引擎自动发现playbooks目录下的可用插件和参数模板
    • 用户也能随时增加自己的脚本，无需改主程序

⸻

✅ 总结

现在已经有了目录结构、核心模块、关键接口和主流程，后面只需逐步补齐每个模块的实现即可。

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