從零實現一個紅隊智能體

從零實現一個紅隊智能體(持續更新)

2025-06-09

背景：最近學了基礎些東西和工具基礎使用，發現一套流程下來太多需要手工要做的，就像自己能不能結合自己的技術棧實現小工具

🥇 第一步：從實用性開始分析

  1. 目標場景

希望有一個本地運行的 AI 黑客助手，它部署在 Kali Linux 容器（kalios）中，利用 Ollama 微調或現成的 4B 級模型，能夠自動調用一系列黑客劇本（playbook），對目標進行分析和滲透測試。

換句話說：
? 全部本地部署（無云依賴，保護隱私、安全、隨時可用）
? 輕量級（模型大小≤4B，適合普通PC或小服務器）
? 能自動化調用滲透工具/流程（如nmap、nikto、hydra、msfconsole等）

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  1. 典型應用場景舉例
    ? 場景1：資產發現
    你只需輸入目標IP/域名，AI自動問你幾個補充問題，智能決定下一步用哪些工具，比如先掃端口，后查目錄，再爆破弱口令。
    ? 場景2：滲透劇本管理
    針對不同目標，自動推薦/組合滲透流程，并“邊做邊講解”，讓你看得懂。
    ? 場景3：分析報告自動生成
    自動整理流程和發現，輸出成易讀的markdown或html報告。

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  1. 市場同類工具對比
    ? 傳統滲透測試平臺（如Metasploit Pro、Cobalt Strike等）偏重于半自動/批量攻擊，需要人工大量干預。
    ? AI輔助工具多為云端（如GPT-4加插件），不適合本地完全自控和隱私場景。
    ? 本地化AI+滲透劇本的工具非常稀缺，大多數是分開的（AI和自動化劇本分離）。

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  1. 實用性核心要求

必須滿足：
? 1. 全本地離線運行（無外網依賴）
? 2. 低資源消耗（<8G顯存/16G內存可用，適合小型服務器）
? 3. 能自動控制/分析多種主流黑客工具（通過shell、python調用）

加分項：
? 支持多用戶并發使用
? 能自定義擴展劇本和分析模板
? 可接管部分命令行操作，自動填參（如提問式引導）

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  1. 項目愿景小結

打造一個“小型本地AI紅隊助手”，讓任何一個初學者/安全工程師能一鍵開啟自動滲透流程，“會用工具就能黑”的那種爽感。

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🔥 需求清單

目標 必要性 備注
本地化運行 必須 離線部署
低門檻易用 必須 “傻瓜化”引導
自動劇本編排 必須 串聯常見流程
多工具集成 必須 nmap、nikto、msf等
結果歸檔/報告 必須 方便學習總結
可微調/升級 加分 支持后續自定義

2025-06-10
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🥈 第二步：提煉必要的功能模塊

思路：拆成幾個“一定需要的”核心模塊，每一項都圍繞目標（本地AI自動滲透助手），并兼顧可擴展性和易用性。

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  1. 模型驅動模塊（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”你的自然語言輸入（如“幫我分析 192.168.1.1”）
    ? 能“輸出”分步驟計劃（比如先掃端口，再檢測Web，再嘗試爆破）
    ? 可自定義或微調模型，適配特定劇本和語境

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  1. 劇本引擎模塊（Playbook Engine）
    ? 把 AI 輸出的滲透計劃，自動翻譯成“任務序列”（如shell命令、python腳本）
    ? 支持常見工具插件化（如 nmap/nikto/hydra/msfconsole/subfinder…）
    ? 每個任務能傳遞輸入輸出（比如 nmap 結果喂給 dirsearch）
    ? 支持“自動+半自動”切換（有疑問時AI可主動詢問用戶）

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  1. 任務調度與執行器
    ? 后臺調度劇本里的任務，收集并標準化每步輸出
    ? 錯誤自動重試、任務超時控制
    ? 結果結構化（JSON/Markdown），方便后續分析

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  1. 對話式交互模塊
    ? CLI/終端UI為主，輸入輸出全用“對話”風格
    ? 用戶可以隨時打斷、補充、追問
    ? 支持歷史會話回溯

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  1. 知識庫與報告模塊
    ? 自動整理每次滲透的關鍵發現、流程、命令與結果
    ? 輸出為 markdown/HTML/文本報告，便于復盤和學習
    ? 支持導出和簡單檢索

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  1. 安全與權限管理
    ? 本地操作需適當權限管理（避免誤操作、濫用）
    ? 劇本/命令白名單機制（可選，防止AI誤觸發危險操作）

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  1. 插件擴展與自定義接口
    ? 用戶可以方便地添加自定義劇本/工具（如python腳本插件）
    ? 劇本支持YAML/JSON等簡單配置

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🔎 功能結構梳理

可以用如下結構腦圖（文字版）幫助理清：

AI自動滲透助手
├─ 模型驅動（Ollama）
│ └─ 語義理解，分步計劃，微調適配
├─ 劇本引擎
│ └─ 常用工具插件化、任務編排、輸入輸出傳遞
├─ 任務調度
│ └─ 后臺執行、日志、超時/錯誤管理
├─ 對話交互
│ └─ CLI終端UI、會話管理
├─ 知識庫&報告
│ └─ 自動報告、檢索、導出
├─ 安全/權限
│ └─ 本地沙箱，白名單
└─ 插件擴展
└─ 劇本自定義、工具集成

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? 必須先有的“最小可用功能”（MVP）

初版就3大核心：
1. 模型對話（能理解指令并生成步驟）
2. 自動執行常用黑客工具劇本（比如 nmap、nikto、hydra…）
3. 結構化輸出和報告

有這三樣，已經能讓我像用ChatGPT那樣“對話指揮滲透工具”，并拿到結構化結果。

2025-06-11
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🥉 第三步：代碼功能設計

  1. 項目結構總覽（建議目錄）

ai_hacker_assistant/
├── main.py # 入口，負責對話交互
├── core/
│ ├── ai_agent.py # 本地LLM驅動與調用
│ ├── playbook_engine.py # 劇本編排與任務流引擎
│ ├── executor.py # 具體命令執行與結果收集
│ ├── report.py # 報告生成與歸檔
│ └── plugins/ # 擴展/自定義工具
├── playbooks/ # 預置/自定義劇本(yaml/json)
├── data/ # 掃描歷史/知識庫
├── config.py # 配置管理
├── utils.py # 工具庫
└── requirements.txt # Python依賴

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  1. 關鍵模塊與類/接口

2.1 本地模型驅動模塊（ai_agent.py）
? 職責：對接 Ollama 本地模型，通過 Python API 輸入指令、輸出滲透計劃。

class AIAgent:
def init(self, ollama_host=“http://localhost:11434”, model_name=“llama3:4b”):
…
def ask(self, user_input: str) -> str:
“”“輸入自然語言，返回AI生成的滲透分步計劃或建議。”“”
…

2.2 劇本引擎（playbook_engine.py）
? 職責：將AI輸出的計劃，轉換成結構化“任務流”，選擇和填充具體的playbook。

class PlaybookEngine:
def init(self, playbook_dir=“./playbooks”):
…
def plan_to_tasks(self, ai_plan: str) -> list:
“”“解析AI計劃文本，生成任務列表（如 [{“tool”: “nmap”, “params”: …}]）”“”
…
def run_tasks(self, task_list: list) -> dict:
“”“串行或并行執行任務，收集結果”“”
…

2.3 任務調度與執行器（executor.py）
? 職責：安全地調用shell/python命令，捕獲stdout/stderr、處理異常、格式化輸出。

class Executor:
def run_shell_command(self, cmd: str, timeout: int = 60) -> dict:
“”“運行shell命令，返回輸出與錯誤”“”
…
def run_plugin(self, plugin_name: str, **kwargs):
“”“運行擴展插件，適配更復雜任務”“”
…

2.4 對話交互（main.py）
? 職責：命令行入口、輸入輸出循環、會話歷史管理。

def main():
print(“歡迎來到本地AI滲透助手！請輸入你的目標或任務：”)
while True:
user_input = input(">> ")
if user_input.strip().lower() in [“exit”, “quit”]:
break
# 1. 調用AI生成計劃
# 2. 劇本引擎拆解成任務
# 3. 調度執行，實時反饋
# 4. 匯總輸出

2.5 報告與知識庫（report.py）
? 職責：整理每次流程和發現，自動生成markdown/html報告，并歸檔。

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

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  1. 核心流程圖（偽代碼版）

用戶輸入 -> AI理解分解 -> 劇本拆解任務流 -> 自動執行每步工具 -> 匯總輸出/講解 -> 結構化報告

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  1. 典型流程示例（Python偽代碼）

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建議的步驟：\n{ai_plan}")task_list = engine.plan_to_tasks(ai_plan)results = engine.run_tasks(task_list)reporter.save_report("current_session", results)print("所有結果已歸檔，輸入 'export' 可導出完整報告。")

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  1. 插件式工具集成思路
    ? 每種工具（如nmap、hydra、nikto等）都可以做成一個插件（如一個py/yaml文件）
    ? 劇本引擎自動發現playbooks目錄下的可用插件和參數模板
    ? 用戶也能隨時增加自己的腳本，無需改主程序

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? 總結

現在已經有了目錄結構、核心模塊、關鍵接口和主流程，后面只需逐步補齊每個模塊的實現即可。

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