PentestGPT — Framework agentique de tests de pénétration automatisés alimenté par de grands modèles de langage | Kitploit

# Exécuter contre une cible (mode CTF par défaut)
pentestgpt --target 10.10.11.234

# Avec contexte de défi
pentestgpt --target 10.10.11.50 --instruction "Site WordPress, se concentrer sur les vulnérabilités de plugins"

# Mode test de pénétration (découverte d'actifs → vulnérabilités → rapport)
pentestgpt --target 10.10.11.234 --mode pentest

# Lister les sessions précédemment sauvegardées
pentestgpt --list-sessions

make docker-build        # construire l'image de l'outil
make docker-login        # UNE SEULE FOIS, idempotent : vérifie les connexions, ne connecte que ce qui manque
make docker-auth-status  # vérifier que les deux sont connectés (ROUNDTRIP=1 pour une vérification en direct d'un jeton)

# Exécuter le pipeline contre une cible (n'importe quel backend / modèle / mode) :
make docker-run TARGET=http://127.0.0.1:8000 BACKEND=codex MODEL=gpt-5.5 MODE=ctf
make docker-run TARGET=10.10.11.234         BACKEND=claude MODEL=opus    MODE=pentest

# Choisir automatiquement les meilleurs modèles disponibles pour chaque session
pentestgpt-legacy

# Choisir les modèles par session
pentestgpt-legacy --reasoning-model claude-opus-4-8 --parsing-model gemini-3.5-flash

# Modèle local via Ollama (compatible OpenAI)
pentestgpt-legacy --reasoning-model ollama:qwen3 --base-url http://localhost:11434/v1

# Lister tous les modèles pris en charge (montre quels fournisseurs sont configurés)
pentestgpt-legacy --list-models

# Test aller-retour en direct de chaque modèle configuré et afficher une matrice réussite/échec
pentestgpt-legacy --smoke-test

Fournisseur	Modèles actuels	Hérités (conservés)	Clé d'env.
OpenAI	`gpt-5.5`, `gpt-5.5-pro`, `gpt-5.4-mini`, `gpt-5.4-nano`, `gpt-5.2`, `gpt-5.3-codex`	`gpt-4o`, `gpt-4o-mini`, `o3`, `o4-mini`	`OPENAI_API_KEY`
Anthropic	`claude-opus-4-8`, `claude-sonnet-4-6`, `claude-haiku-4-5-20251001`	—	`ANTHROPIC_API_KEY`
Google Gemini	`gemini-3.1-pro`, `gemini-3.5-flash`, `gemini-3-pro`, `gemini-3.1-flash-lite`	`gemini-2.5-pro`, `gemini-2.5-flash`	`GEMINI_API_KEY` / `GOOGLE_API_KEY`
DeepSeek	`deepseek-v4-flash`, `deepseek-v4-pro`	`deepseek-chat`, `deepseek-reasoner`	`DEEPSEEK_API_KEY`
xAI Grok	`grok-4.3`	—	`GROK_API_KEY` / `XAI_API_KEY`
Alibaba Qwen	`qwen3.7-max`, `qwen3.5-flash`	`qwen3-max`	`QWEN_API_KEY` / `DASHSCOPE_API_KEY`
Moonshot Kimi	`kimi-k2.6`	—	`KIMI_API_KEY` (par défaut `.cn` ; définir `MOONSHOT_BASE_URL` pour `.ai`)
Local (Ollama)	`ollama:<model>` (p. ex. `ollama:qwen3`)

@inproceedings{299699,
  author = {Gelei Deng and Yi Liu and Víctor Mayoral-Vilches and Peng Liu and Yuekang Li and Yuan Xu and Tianwei Zhang and Yang Liu and Martin Pinzger and Stefan Rass},
  title = {{PentestGPT}: Evaluating and Harnessing Large Language Models for Automated Penetration Testing},
  booktitle = {33rd USENIX Security Symposium (USENIX Security 24)},
  year = {2024},
  isbn = {978-1-939133-44-1},
  address = {Philadelphia, PA},
  pages = {847--864},
  url = {https://www.usenix.org/conference/usenixsecurity24/presentation/deng},
  publisher = {USENIX Association},
  month = aug
}

Commande	Description
`make install`	Installer les dépendances
`make test`	Exécuter tous les tests
`make check`	Exécuter lint + vérification de type
`make build`	Construire le paquet distribuable

PentestGPT

Populaires

Démo

Installation

PentestGPT en action

Quoi de neuf dans v1.0 (Mise à niveau Agent)

Fonctionnalités

Démarrage rapide

Prérequis

Installation

Référence des commandes

Utilisation

Exécuter dans Docker (installer une fois, se connecter une fois)

Mode interactif multi-LLM (hérité modernisé)

Configurer les fournisseurs

Exécuter

Modèles pris en charge (vérifiés sur le web en juin 2026)

Télémétrie

Désactivation

Historique des benchmarks

Citation

Licence

Remerciements