
Framework multiagente impulsado por LLM que replica de forma autónoma los flujos de trabajo de pruebas de penetración humanos, orquestando las herramientas de Kali Linux y la recuperación de conocimiento RAG para evaluaciones de seguridad.
Nota:
VulnBot es un marco avanzado de pruebas de penetración automatizadas que utiliza Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM) para replicar el flujo de trabajo de los equipos humanos de pruebas de penetración dentro de un sistema multiagente. Este enfoque innovador mejora la eficiencia, la colaboración y la adaptabilidad en las evaluaciones de seguridad.

Esta implementación de RAG está basada en Langchain-Chatchat. Agradecimiento especial a los autores.
Asegúrate de que tu entorno cumpla los siguientes requisitos antes de continuar:
Instala VulnBot utilizando uno de los siguientes métodos:
Clona el repositorio de VulnBot:
git clone https://github.com/KHenryAegis/VulnBot
Navega al directorio del proyecto:
cd VulnBot
Instala las dependencias:
pip install -r requirements.txt
Antes de inicializar VulnBot, debes configurar los ajustes del sistema. Consulta la Guía de configuración para obtener instrucciones detalladas sobre cómo modificar:
enable_rag en true y configura milvus y kb_name)Antes de usar VulnBot, inicializa el proyecto:
python cli.py init
python cli.py start -a
Para ejecutar VulnBot, utiliza:
python cli.py vulnbot -m {max_interactions}
Sustituye {max_interactions} por el número de interacciones deseado.
Si utilizas VulnBot con fines académicos, cita nuestro artículo:
@misc{kong2025vulnbotautonomouspenetrationtesting,
title={VulnBot: Autonomous Penetration Testing for a Multi-Agent Collaborative Framework},
author={He Kong and Die Hu and Jingguo Ge and Liangxiong Li and Tong Li and Bingzhen Wu},
year={2025},
eprint={2501.13411},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.SE},
url={https://arxiv.org/abs/2501.13411},
}
Si tienes alguna pregunta o sugerencia, abre una incidencia en GitHub. ¡Las contribuciones, los debates y las mejoras siempre son bienvenidos!