Zen-AI-Pentest

LLMを介して20以上のセキュリティツールを調整し、自動的な偵察、脆弱性スキャン、悪用、レポート作成を行うAI搭載の侵入テストフレームワーク。

インストール

pip を使用（リポジトリから）

# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/SHAdd0WTAka/zen-ai-pentest.git
cd zen-ai-pentest

# 依存関係をインストール
pip install -r requirements.txt

# 環境変数ファイルをコピーして設定
cp .env.example .env

# .envをAPIキーと設定で編集
nano .env

Docker を使用（推奨）

# すべてのセキュリティツールが事前インストールされたワンコマンドのデプロイメント
docker-compose up -d

# コンテナが実行中であることを確認
docker-compose ps

# ログを表示
docker-compose logs -f

CLI エイリアスをセットアップ

# すべての k-* コマンドエイリアスを読み込み
source tools/setup_aliases.sh

# インストール確認
k-recon --help
k-exploit --help

基本的なコマンド

コマンド	説明
k-recon "Target: example.com"	ターゲットに対するAIガイド付き偵察を実行
k-exploit "Target: 192.168.1.1"	ターゲットに対して悪用エージェントを開始
k-report	侵入テストレポートを生成
k-audit	セキュリティ監査操作を実行
source tools/setup_aliases.sh	すべてのCLIツールエイリアスを読み込み
docker-compose up -d	Dockerを使ってフレームワークを起動
docker-compose logs -f	コンテナログをフォロー
docker-compose down	すべてのコンテナを停止

エージェント人格

エージェント	目的
k-recon	偵察 — 情報収集、サブドメイン列挙、ポートスキャン
k-exploit	悪用 — 脆弱性検証、ペイロード配信
k-report	レポート作成 — 検出結果を構造化された侵入テストレポートに編集
k-audit	監査 — コンプライアンスチェック、構成レビュー
k-social	ソーシャルエンジニアリング — フィッシング シミュレーション、なりすまし評価
k-network	ネットワーク分析 — トラフィック検査、プロトコル分析
k-mobile	モバイルセキュリティ — Android/iOSアプリケーション テスト
k-redteam	レッドチーム操作 — 敵対者シミュレーション、横方向移動
k-ics	ICS/SCADA — 産業用制御システム セキュリティ評価
k-cloud	クラウドセキュリティ — AWS、Azure、GCP の設定ミス スキャン
k-crypto	暗号分析 — 暗号スイート評価、証明書チェック

偵察操作

コマンド	説明
k-recon "Target: example.com"	完全な偵察スキャン
k-recon "Subdomain enumeration: example.com"	サブドメインを列挙
k-recon "Port scan: 192.168.1.0/24"	ネットワーク範囲をスキャンしてオープンポートを検索
k-recon "DNS enumeration: example.com"	DNSレコード発見
k-recon "Technology fingerprint: example.com"	Webテクノロジーを特定
k-recon "OSINT gather: target_org"	オープンソースインテリジェンス収集
k-recon "SSL analysis: example.com"	SSL/TLS構成を分析

脆弱性スキャン

コマンド	説明
k-exploit "Vuln scan: example.com"	自動脆弱性スキャン
k-exploit "Web app test: https://example.com"	Webアプリケーション セキュリティテスト
k-exploit "SQL injection: https://example.com/login"	SQLインジェクションのテスト
k-exploit "XSS scan: https://example.com"	クロスサイトスクリプティング検出
k-exploit "API test: https://api.example.com"	APIセキュリティ評価
k-exploit "Auth bypass: https://example.com/admin"	認証バイパスのテスト

統合セキュリティツール

ツール	カテゴリ	使用者
Nmap	ネットワークスキャン	k-recon、k-network
SQLMap	SQLインジェクション	k-exploit
Metasploit	悪用フレームワーク	k-exploit、k-redteam
Burp Suite	Webアプリテスト	k-exploit
Gobuster	ディレクトリブルートフォース	k-recon
Nuclei	テンプレートベースのスキャン	k-exploit
BloodHound	Active Directory	k-redteam
Nikto	Webサーバー スキャン	k-recon
Hydra	パスワード クラッキング	k-exploit
John the Ripper	ハッシュ クラッキング	k-exploit
Amass	サブドメイン列挙	k-recon
Subfinder	サブドメイン発見	k-recon
ffuf	Webファジャー	k-exploit
Responder	ネットワーク ポイズニング	k-network
Impacket	ネットワークプロトコル	k-network、k-redteam

レポート生成

コマンド	説明
k-report	完全な侵入テストレポートを生成
k-report --format json	JSONとして検出結果をエクスポート
k-report --format junit	JUnit XML としてエクスポート（CI/CD統合用）
k-report --format sarif	SARIF としてエクスポート（GitHub/GitLab統合用）
k-report --compliance pci	PCI-DSS コンプライアンス レポートを生成
k-report --compliance hipaa	HIPAA コンプライアンス レポートを生成
k-report --compliance gdpr	GDPR コンプライアンス レポートを生成

CI/CD統合

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

環境変数設定

変数	説明	例
OPENAI_API_KEY	LLM推論用のOpenAI APIキー	sk-...
ANTHROPIC_API_KEY	Anthropic APIキー（代替LLM）	sk-ant-...
SCAN_TARGET	スキャンのデフォルト ターゲット	example.com
REPORT_FORMAT	デフォルト レポート形式	json、sarif、junit
MAX_THREADS	最大同時スキャン スレッド数	10
TIMEOUT	スキャン タイムアウト（秒）	3600
PROXY	スキャン トラフィック用プロキシ	http://127.0.0.1:8080

操作モード

モード	説明
Interactive	AIガイド付き判断による継続的な関与
One-shot	事前定義されたパラメータを使用した単一実行
Pipeline	終了コードとステータスレポート機能を備えたCI/CD統合
Autonomous	最小限のユーザー操作で完全なAI駆動スキャン

ベストプラクティス

• ターゲットをスキャンする前に常に適切な認可を取得
• 悪用前に偵察から開始
• --proxy フラグを使用してトラフィックをBurp Suiteを通してルーティングして手動レビュー用に構成
• インタラクティブ モードでAIの判断を確認してから自動悪用を許可
• 規制要件のためにコンプライアンス レポートを生成
• チームメンバー間でツールバージョンを統一するためにDockerデプロイメントを使用
• レート制限を構成してターゲット システムへのオーバーロードを回避
• スキャン結果を バージョン管理に保存して監査証跡用に使用