Pensar Apex

KI-gestützte Penetrationstests mit autonomen Agenten – direkt in deinem Terminal. Führe Blackbox- und Whitebox-Pentests durch, die erkunden, schlussfolgern und echte Schwachstellen aufdecken.

Möchtest du es aus der Cloud ausführen oder in deine CI/CD integrieren? Siehe Pensar Console.

Anwendungsfälle

Entwickler

Führe /pentest vor dem Mergen eines PR aus – entdecke Schwachstellen so selbstverständlich wie beim Ausführen von Tests
Erhalte umsetzbare Ergebnisse mit Schweregraden, Belegen und Lösungsvorschlägen – ohne Sicherheitskenntnisse
Integriere es über Headless-CLI-Befehle oder Pensar Console in CI/CD

Sicherheitsingenieure

Setze agentengesteuertes Schwarm-Testing über große Angriffsflächen hinweg ein
Nutze den /operator-Modus für manuelle Untersuchungen, Exploit-Verkettung und Validierung
Automatisiere wiederkehrende Test-Workflows mit persistentem Speicher, der sich über Einsätze hinweg ansammelt
Skaliere über Teams und Projekte hinweg mit Pensar Console

Installation

Methode	Befehl
Schnellinstallation (macOS/Linux)	`curl -fsSL https://pensarai.com/install.sh \| bash`
Homebrew	`brew tap pensarai/tap && brew install apex`
npm	`npm install -g @pensar/apex`
Windows (PowerShell)	`irm https://www.pensarai.com/apex.ps1 \| iex`

Verwendung

Öffne die Apex-TUI:

pensar

Headless-CLI

Führe Pentests ohne TUI für Skripting, CI- oder Evalgate-Integration aus:

# Basic pentest
pensar pentest --target https://example.com

# With extended thinking and task-driven mode
pensar pentest --target https://example.com --extended-thinking --task-driven

# Whitebox (with source code access)
pensar pentest --target https://example.com --cwd ./my-app

# Targeted pentest with specific objectives
pensar targeted-pentest --target https://example.com --objective "Test authentication bypass"

Flag	Befehl	Beschreibung
`--target <url>`	pentest, targeted-pentest	Ziel-URL (erforderlich)
`--cwd <path>`	pentest	Quellcode-Pfad für den Whitebox-Modus
`--mode <mode>`	pentest	`exfil` für Pivotierung und Flag-Extraktion
`--model <model>`	pentest, targeted-pentest	KI-Modell (Standard: automatisch gewählt)
`--extended-thinking`	pentest	Erweitertes Denken für unterstützte Modelle aktivieren
`--task-driven`	pentest	Taskgesteuerte Architektur aktivieren (experimentell)
`--prompt <text\|@file>`	pentest	Benutzerdefinierte Anleitung für den Agenten
`--threat-model <text\|@file>`	pentest	Bedrohungsmodell zur Steuerung der Tests
`--objective <text>`	targeted-pentest	Testziel (wiederholbar)

Logging

Apex leitet Diagnose-/Betriebsprotokolle über einen zentralisierten strukturierten Logger (src/core/logger). Er schreibt einzeiliges JSON nach stderr, wenn die Ausgabe kein TTY ist – getrennt von der Standardausgabe des Programms und einfach an eine Log-Pipeline (z. B. CloudWatch) weiterzuleiten – und hübsche, farbige Ausgabe in einem interaktiven Terminal. Benutzerorientierte CLI-/TUI-Ausgaben bleiben auf stdout.

Lege den Level fest (meiste → wenigste Ausführlichkeit: debug < info < warn < error, Standard info):

pensar pentest --target https://example.com --log-level debug   # or --verbose / --quiet
PENSAR_LOG_LEVEL=debug pensar ...                                # via environment
PENSAR_DEBUG=1 pensar ...                                        # back-compat alias for debug

Auflösungsreihenfolge: CLI-Flag → PENSAR_LOG_LEVEL → PENSAR_DEBUG → Standard info. PENSAR_LOG_FORMAT=json|pretty erzwingt das Ausgabeformat. Wenn Apex als verwalteter Agent läuft, wird PENSAR_LOG_LEVEL von der Host-Umgebung bereitgestellt.

W&B Weave Tracing

Streame Agententraces auf Schritt-Ebene an Weights & Biases Weave zur Analyse und Feinabstimmung:

export WANDB_API_KEY=your-key
export WANDB_ENTITY=your-entity
# WANDB_PROJECT defaults to "apex-traces"
pensar pentest --target https://example.com

Traces umfassen Denkschritte, Tool-Aufrufe, Token-Nutzung und Zustandsprüfpunkte. Wenn keine Anmeldedaten gesetzt sind, wird das Tracing stillschweigend deaktiviert.

OpenTelemetry (Observability)

Apex emittiert OpenTelemetry-Spans für Agentenläufe, LLM-Aufrufe und Tool-Ausführungen über @opentelemetry/api. Spans sind No-ops, es sei denn, dein Prozess registriert ein OpenTelemetry-SDK als globalen Tracer-Provider; Apex enthält kein SDK.

Registriere ein SDK, bevor du Apex-Code importierst:

Sentry: Installiere @sentry/node ≥ 9.27 und füge Sentry.vercelAIIntegration() zu deinen Sentry.init-Integrationen hinzu.
Beliebiges OTel-Backend (Honeycomb, Tempo, Datadog usw.): Registriere @opentelemetry/sdk-node mit einem OTLP-Exporter.

Spans folgen den OTel-GenAI-Semantikkonventionen. Standardmäßig wird nur die Span-Form (Modell, Token-Anzahl, Latenz, Tool-Namen) erfasst; setze AI_TRACE_RECORD_PAYLOADS=true, um auch Prompts, Tool-I/O und Ausgaben aufzuzeichnen.

Kali-Linux-Container (optional)

Führe Apex für beste Leistung im enthaltenen Kali-Linux-Container mit vorkonfigurierten Pentest-Tools aus:

cd container
cp env.example .env  # add your API keys
docker compose up --build -d
docker compose exec kali-apex bash

Führe im Container aus:

pensar

⚠️ Verantwortungsvolle Nutzung

Dieses Repository enthält ausschließlich Tools für autorisierte Sicherheitstests. Bitte lies und stimme vor der Nutzung der Erklärung zur verantwortungsvollen Nutzung zu.

apex v2.3.0-canary.52dcca8a

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