NeuroSploit v2 использует большие языковые модели, чтобы автоматизировать и усилить offensive security.
Фреймворк помогает анализировать цели, находить уязвимости, планировать эксплуатацию и поддерживать защитные меры, сохраняя фокус на этике и операционной безопасности.
Основные возможности:
• Агентная архитектура
Специализированные AI-агенты под разные роли: Red Team, Blue Team, Bug Bounty Hunter, Malware Analyst.
• Гибкая интеграция LLM
Поддержка Gemini, Claude, GPT (OpenAI) и Ollama с настройкой через профили.
• Тонкая настройка моделей
Отдельные LLM-профили для каждой роли: выбор модели, температура, лимиты токенов, кэш и контекст.
• Markdown-промпты
Динамические шаблоны промптов, адаптирующиеся под задачу и контекст.
• Расширяемые инструменты
Интеграция Nmap, Metasploit, Subfinder, Nuclei и других security-инструментов через конфигурацию.
• Структурированные отчёты
JSON-результаты кампаний и удобные HTML-отчёты.
• Интерактивный CLI
Командная строка для прямого управления агентами и сценариями.
NeuroSploit v2 - пример того, как agentic AI превращает пентест из ручной работы в управляемую автоматизацию.
git clone https://github.com/CyberSecurityUP/NeuroSploitv2.git
cd NeuroSploitv2
▪ Github: https://github.com/CyberSecurityUP/NeuroSploit
@ai_machinelearning_big_data
#python #Penetrationtesting #llm #mlops #Cybersecurity