مساعد أمني بالذكاء الاصطناعي دون اتصال لاختبار الاختراق في البيئات المعزولة
مساعد ذكاء اصطناعي غير متصل بالإنترنت لاختبار الاختراق. الصق مخرجات أدواتك، اطرح الأسئلة باللغة العربية الفصحى، واحصل على إجابات مستندة إلى بياناتك الفعلية. لا حاجة لاتصال بالإنترنت، ولا مفاتيح API، ولا شيء يغادر الجهاز.
يعمل بالكامل على وحدة المعالجة المركزية (CPU). تم اختباره على أجهزة كمبيوتر محمولة قياسية.
تم الاختبار على: AMD Ryzen AI 9 365، 24 جيجابايت RAM. زمن الاستعلام 2-5 ثوانٍ على هذا الجهاز. على 16 جيجابايت سيعمل لكن أغلق أي شيء آخر أولاً.
git clone https://github.com/Sydsec/syd
cd syd
python setup.py
python syd.py
يقوم الإعداد (setup) بتنزيل النموذج (~9.7 جيجابايت) ونموذج التضمين (~90 ميجابايت) تلقائيًا. لا حاجة لحساب HuggingFace. يستغرق 20-30 دقيقة حسب اتصالك. بمجرد الانتهاء، يعمل كل شيء دون اتصال بالإنترنت بالكامل.
إذا واجهت أخطاء في تثبيت llama-cpp-python، قم بتشغيل هذا يدويًا قبل setup.py:
pip install llama-cpp-python==0.3.16 --force-reinstall --no-cache-dir --config-settings="cmake.args=-DGGML_AVX2=OFF;-DGGML_AVX=OFF;-DGGML_F16C=OFF;-DGGML_FMA=OFF"
هذه مشكلة توافق معروفة في بعض إعدادات Windows. تعمل علامات cmake على تعطيل AVX2 الذي يسبب أعطالًا في بعض وحدات المعالجة المركزية.
ثلاث مراحل. أولاً، يتم تحليل ملف المسح الخاص بك بشكل حتمي — لا ذكاء اصطناعي، بل تعبيرات نمطية (regex) وهيكلة تحليلية خالصة، لذلك يكون استخراج البيانات دقيقًا دائمًا. ثانيًا، يسحب وثائق التقنية ذات الصلة من فهارس FAISS المحلية. ثالثًا، يُنشئ Qwen 2.5 14B إجابة باستخدام تلك الحقائق المؤكدة فقط.
ثم يتم فحص الإجابة مقابل ما كان موجودًا بالفعل في مسحك. إذا أشار النموذج إلى عنوان IP أو عملية أو اسم مضيف غير موجود في بياناتك، يتم حظر الإجابة وإعادة توليدها. هذا ما يمنع التخيل.
قم بتحميل ملف أو لصق المخرجات في التبويبة المناسبة. انقر على "تحليل". بمجرد اكتمال التحليل، اكتب الأسئلة في مربع "اسأل Syd".
أمثلة تعمل بشكل جيد:
Nmap: "أي المضيفين لديهم تعطيل توقيع SMB؟" / "أرني جميع الخدمات على المنافذ غير القياسية" / "ما سطح الهجوم على 10.0.0.15؟"
BloodHound: "ما هو أقصر مسار إلى مسؤول المجال (Domain Admin)؟" / "أي المستخدمين قابل للهجوم بـ Kerberoast؟" / "أرني جميع أجهزة الكمبيوتر ذات التفويض غير المقيد"
Volatility: "ما هي أكثر عملية مشبوهة؟" / "هل هناك أي عمليات محقونة؟" / "اسرد جميع اتصالات الشبكة الخارجية"
"النموذج غير موجود" — لم يكتمل setup.py. تحقق من وجود النموذج في rag_engine/models/qwen2.5-14b-instruct-q5_k_m.gguf وأن حجمه حوالي 9.7 جيجابايت. إذا كان أصغر، فقد انقطع التنزيل، فاحذفه وأعد تشغيل setup.py.
نفاد الذاكرة — أغلق متصفحك وأي شيء آخر يستهلك الذاكرة. 16 جيجابايت ضيقة، 24 جيجابايت مريحة.
الإطلاق الأول بطيء — هذا متوقع. يستغرق تحميل النموذج 10-20 ثانية. بعد ذلك تكون الاستعلامات 2-5 ثوانٍ.
أخطاء FAISS — يتم شحن الفهارس مع المستودع. إذا كانت مفقودة أو تالفة، قم بتشغيل python build_all_databases.py.
تضيف إصدار المؤسسات (Enterprise) تحليل Metasploit و Sliver C2 فوق كل ما في هذا المستودع.
إذا كنت تدير عمليات اختبار اختراق للفريق الأحمر (red team)، فأنت تعرف المشكلة — لا يمكنك لصق مخرجات الجلسة في ChatGPT بسبب اتفاقيات عدم الإفصاح (NDAs) وبيانات العميل. تمنحك Enterprise نفس تحليل الذكاء الاصطناعي، دون اتصال بالإنترنت بالكامل، لجلسات MSF الخاصة بك وأجهزة Sliver. اسأل عما حدث، وإلى أين تنتقل بعد ذلك، وماذا تعني بيانات الاعتماد في السياق.
تواصل معنا: [email protected] أو https://sydsec.co.uk
دروس وشروحات على YouTube: https://www.youtube.com/@paularmstrong8306
يجدر المشاهدة قبل الغوص — يُظهر سير العمل الفعلي على بيانات اختبار اختراق حقيقية.
Qwen 2.5 14B Instruct، بكمية Q5_K_M. درجة الحرارة 0.05-0.1 للحفاظ على الإجابات دقيقة. عقوبة التكرار 2.8-3.2. نافذة السياق 8192 رمزًا.
التضمينات: all-MiniLM-L6-v2. مخزن المتجهات: FAISS (IndexFlatIP، تشابه جيب التمام).
Paul Armstrong — https://sydsec.co.uk — YouTube: https://www.youtube.com/@paularmstrong8306