Zen-AI-Pentest

Marco de pruebas de penetración impulsado por IA que orquesta 20+ herramientas de seguridad a través de LLMs para reconocimiento automatizado, escaneo de vulnerabilidades, explotación e informes.

Instalación

Usando pip (desde repositorio)

# Clonar el repositorio
git clone https://github.com/SHAdd0WTAka/zen-ai-pentest.git
cd zen-ai-pentest

# Instalar dependencias
pip install -r requirements.txt

# Copiar y configurar ambiente
cp .env.example .env

# Editar .env con tus claves API y configuración
nano .env

Usando Docker (recomendado)

# Implementación de un solo comando con todas las herramientas de seguridad preinstaladas
docker-compose up -d

# Verificar que los contenedores estén corriendo
docker-compose ps

# Ver logs
docker-compose logs -f

Configurar alias de CLI

# Cargar todos los alias de comando k-*
source tools/setup_aliases.sh

# Verificar instalación
k-recon --help
k-exploit --help

Comandos básicos

Comando	Descripción
k-recon "Target: example.com"	Ejecutar reconocimiento guiado por IA en un objetivo
k-exploit "Target: 192.168.1.1"	Lanzar agente de explotación contra objetivo
k-report	Generar informe de prueba de penetración
k-audit	Ejecutar operaciones de auditoría de seguridad
source tools/setup_aliases.sh	Cargar todos los alias de herramientas CLI
docker-compose up -d	Iniciar marco con Docker
docker-compose logs -f	Seguir logs de contenedores
docker-compose down	Detener todos los contenedores

Personas de agentes

Agente	Propósito
k-recon	Reconocimiento — recopilación de información, enumeración de subdominios, escaneo de puertos
k-exploit	Explotación — validación de vulnerabilidades, entrega de payload
k-report	Informes — compilar hallazgos en informes estructurados de pruebas de penetración
k-audit	Auditoría — auditorías de cumplimiento, revisión de configuración
k-social	Ingeniería social — simulación de phishing, evaluación de pretexting
k-network	Análisis de red — inspección de tráfico, análisis de protocolo
k-mobile	Seguridad móvil — pruebas de aplicaciones Android/iOS
k-redteam	Operaciones de red roja — simulación de adversarios, movimiento lateral
k-ics	ICS/SCADA — evaluación de seguridad de sistemas de control industrial
k-cloud	Seguridad en la nube — escaneo de configuraciones erróneas en AWS, Azure, GCP
k-crypto	Análisis criptográfico — evaluación de suites de cifrado, verificación de certificados

Operaciones de reconocimiento

Comando	Descripción
k-recon "Target: example.com"	Escaneo de reconocimiento completo
k-recon "Subdomain enumeration: example.com"	Enumerar subdominios
k-recon "Port scan: 192.168.1.0/24"	Escanear rango de red en busca de puertos abiertos
k-recon "DNS enumeration: example.com"	Descubrimiento de registros DNS
k-recon "Technology fingerprint: example.com"	Identificar tecnologías web
k-recon "OSINT gather: target_org"	Recopilación de inteligencia de código abierto
k-recon "SSL analysis: example.com"	Analizar configuración SSL/TLS

Escaneo de vulnerabilidades

Comando	Descripción
k-exploit "Vuln scan: example.com"	Escaneo automatizado de vulnerabilidades
k-exploit "Web app test: https://example.com"	Pruebas de seguridad de aplicaciones web
k-exploit "SQL injection: https://example.com/login"	Pruebas de inyección SQL
k-exploit "XSS scan: https://example.com"	Detección de cross-site scripting
k-exploit "API test: https://api.example.com"	Evaluación de seguridad de API
k-exploit "Auth bypass: https://example.com/admin"	Pruebas de bypass de autenticación

Herramientas de seguridad integradas

Herramienta	Categoría	Utilizada por
Nmap	Escaneo de red	k-recon, k-network
SQLMap	Inyección SQL	k-exploit
Metasploit	Marco de explotación	k-exploit, k-redteam
Burp Suite	Pruebas de aplicaciones web	k-exploit
Gobuster	Fuerza bruta de directorios	k-recon
Nuclei	Escaneo basado en plantillas	k-exploit
BloodHound	Active Directory	k-redteam
Nikto	Escaneo de servidores web	k-recon
Hydra	Crack de contraseñas	k-exploit
John the Ripper	Crack de hashes	k-exploit
Amass	Enumeración de subdominios	k-recon
Subfinder	Descubrimiento de subdominios	k-recon
ffuf	Fuzzer web	k-exploit
Responder	Envenenamiento de red	k-network
Impacket	Protocolos de red	k-network, k-redteam

Generación de informes

Comando	Descripción
k-report	Generar informe completo de prueba de penetración
k-report --format json	Exportar hallazgos como JSON
k-report --format junit	Exportar como XML JUnit (integración CI/CD)
k-report --format sarif	Exportar como SARIF (integración GitHub/GitLab)
k-report --compliance pci	Generar informe de cumplimiento PCI-DSS
k-report --compliance hipaa	Generar informe de cumplimiento HIPAA
k-report --compliance gdpr	Generar informe de cumplimiento GDPR

Integración CI/CD

GitHub Actions

# .github/workflows/pentest.yml
name: Security Scan
on: [push]
jobs:
  pentest:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - uses: SHAdd0WTAka/zen-ai-pentest@v2
        with:
          target: ${{ secrets.SCAN_TARGET }}
          mode: recon
          output: sarif

GitLab CI

# .gitlab-ci.yml
security_scan:
  image: shadd0wtaka/zen-ai-pentest:latest
  script:
    - k-recon "Target: $SCAN_TARGET"
    - k-report --format junit
  artifacts:
    reports:
      junit: report.xml

Configuración del entorno

Variable	Descripción	Ejemplo
OPENAI_API_KEY	Clave API de OpenAI para razonamiento de LLM	sk-...
ANTHROPIC_API_KEY	Clave API de Anthropic (LLM alternativo)	sk-ant-...
SCAN_TARGET	Objetivo por defecto para escaneos	example.com
REPORT_FORMAT	Formato de informe por defecto	json, sarif, junit
MAX_THREADS	Máximo de hilos de escaneo concurrentes	10
TIMEOUT	Timeout de escaneo en segundos	3600
PROXY	Proxy para tráfico de escaneo	http://127.0.0.1:8080

Modos de operación

Modo	Descripción
Interactive	Participación continua con decisiones guiadas por IA
One-shot	Ejecución única con parámetros predefinidos
Pipeline	Integración CI/CD con códigos de salida e informes de estado
Autonomous	Escaneo completamente impulsado por IA con interacción humana mínima

Mejores prácticas

• Siempre obtener autorización apropiada antes de escanear cualquier objetivo
• Comenzar con reconocimiento antes de explotación
• Usar la bandera --proxy para enrutar tráfico a través de Burp Suite para revisión manual
• Revisar decisiones de IA en modo interactivo antes de permitir explotación autónoma
• Generar informes de cumplimiento para requisitos regulatorios
• Usar implementación con Docker para versiones coherentes de herramientas entre miembros del equipo
• Configurar limitación de velocidad para evitar sobrecargar sistemas objetivo
• Almacenar resultados de escaneo en control de versiones para registros de auditoría