Pensar Apex

स्वायत्त एजेंटों का उपयोग करके AI-संचालित पेनेट्रेशन टेस्टिंग — सीधे आपके टर्मिनल में। ब्लैकबॉक्स और व्हाइटबॉक्स पेंटेस्ट चलाएँ जो खोजते हैं, तर्क करते हैं, और वास्तविक कमज़ोरियों को उजागर करते हैं।

क्लाउड से चलाना चाहते हैं या इसे अपने CI/CD के साथ एकीकृत करना चाहते हैं? देखें Pensar Console।

उपयोग के मामले

डेवलपर्स

• PR मर्ज करने से पहले /pentest चलाएँ — टेस्ट चलाने की तरह ही सहजता से कमज़ोरियों को पकड़ें
• गंभीरता स्कोर, साक्ष्य, और सुझाए गए समाधानों के साथ कार्रवाई योग्य निष्कर्ष प्राप्त करें — किसी सुरक्षा पृष्ठभूमि की आवश्यकता नहीं
• हेडलेस CLI कमांड या Pensar Console के माध्यम से CI/CD में एकीकृत करें

सुरक्षा इंजीनियर्स

• बड़े हमला सतहों पर एजेंट-संचालित स्वार्म टेस्टिंग तैनात करें
• मैनुअल जाँच, एक्सप्लॉइट चेनिंग, और सत्यापन के लिए /operator मोड का उपयोग करें
• एंगेजमेंट्स के दौरान जमा होने वाली स्थायी मेमोरी के साथ दोहराए जाने वाले टेस्टिंग वर्कफ़्लो को स्वचालित करें
• Pensar Console के माध्यम से टीमों और परियोजनाओं में स्केल करें

इंस्टॉलेशन

विधि	कमांड
त्वरित इंस्टॉल (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

उपयोग

Apex TUI खोलें:

pensar

हेडलेस CLI

स्क्रिप्टिंग, CI, या evalgate एकीकरण के लिए TUI के बिना पेंटेस्ट चलाएँ:

# 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"

फ़्लैग	कमांड	विवरण
--target <url>	pentest, targeted-pentest	लक्ष्य URL (आवश्यक)
--cwd <path>	pentest	व्हाइटबॉक्स मोड के लिए सोर्स कोड पथ
--mode <mode>	pentest	पिवोटिंग और फ़्लैग निष्कर्षण के लिए exfil
--model <model>	pentest, targeted-pentest	AI मॉडल (डिफ़ॉल्ट: स्वतः-चयनित)
--extended-thinking	pentest	समर्थित मॉडलों के लिए विस्तारित सोच सक्षम करें
--task-driven	pentest	कार्य-संचालित आर्किटेक्चर सक्षम करें (प्रायोगिक)
--prompt <text|@file>	pentest	एजेंट के लिए कस्टम मार्गदर्शन
--threat-model <text|@file>	pentest	परीक्षण का मार्गदर्शन करने के लिए थ्रेट मॉडल
--objective <text>	targeted-pentest	परीक्षण उद्देश्य (दोहराने योग्य)

Hoonify इन्फ़रेंस

/providers में Hoonify कनेक्ट करें या HOONIFY_API_KEY सेट करें, फिर /models में एक खोजा गया मॉडल चुनें। हेडलेस कमांड --model-provider hoonify --model <catalog-model-id> स्वीकार करते हैं। मॉडल खोज, टोकन बजट, और लाइव जाँच के लिए Hoonify सेटअप देखें।

कस्टम इन्फ़रेंस एंडपॉइंट

customProviders कॉन्फ़िगरेशन या APEX_CUSTOM_PROVIDERS वर्कर एनवायरनमेंट वेरिएबल के माध्यम से एक OpenAI-संगत एंडपॉइंट और बियरर टोकन लाएँ। इसे --model-provider <id> --model <model> के साथ चुनें, या ऑपरेटर के /models पिकर में इसके घोषित मॉडल चुनें। GLM सेटिंग्स, हेडलेस जॉब कॉन्फ़िगरेशन, और एक लाइव कनेक्शन टेस्ट के लिए कस्टम इन्फ़रेंस सेटअप देखें।

लॉगिंग

Apex एक केंद्रीकृत संरचित लॉगर (src/core/logger) के माध्यम से डायग्नोस्टिक/ऑपरेशनल लॉगिंग रूट करता है। जब आउटपुट TTY नहीं होता है तो यह stderr पर एक-पंक्ति JSON लिखता है — इसे प्रोग्राम के stdout से अलग रखते हुए और लॉग पाइपलाइन (जैसे CloudWatch) में भेजना आसान बनाते हुए — और इंटरैक्टिव टर्मिनल में सुंदर, रंगीन आउटपुट देता है। उपयोगकर्ता-मुखी CLI/TUI आउटपुट stdout पर रहता है।

स्तर सेट करें (सबसे अधिक → सबसे कम विस्तृत: debug < info < warn < error, डिफ़ॉल्ट 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

रिज़ॉल्यूशन क्रम: CLI फ़्लैग → PENSAR_LOG_LEVEL → PENSAR_DEBUG → डिफ़ॉल्ट info। PENSAR_LOG_FORMAT=json|pretty आउटपुट प्रारूप को बाध्य करता है। जब Apex एक प्रबंधित एजेंट के रूप में चलता है, तो PENSAR_LOG_LEVEL होस्ट एनवायरनमेंट द्वारा प्रदान किया जाता है।

W&B Weave ट्रेसिंग

विश्लेषण और फ़ाइन-ट्यूनिंग के लिए चरण-स्तरीय एजेंट ट्रेस को Weights & Biases Weave पर स्ट्रीम करें:

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

ट्रेस में तर्क चरण, टूल कॉल, टोकन उपयोग, और स्टेट चेकपॉइंट शामिल हैं। जब क्रेडेंशियल सेट नहीं होते हैं, तो ट्रेसिंग चुपचाप अक्षम कर दी जाती है।

OpenTelemetry (अवलोकनीयता)

Apex @opentelemetry/api के माध्यम से एजेंट रन, LLM कॉल, और टूल निष्पादन के लिए OpenTelemetry स्पैन उत्सर्जित करता है। स्पैन तब तक नो-ऑप होते हैं जब तक आपकी प्रक्रिया वैश्विक ट्रेसर प्रदाता के रूप में OpenTelemetry SDK पंजीकृत नहीं करती; Apex कोई SDK नहीं भेजता।

Apex कोड आयात करने से पहले एक SDK पंजीकृत करें:

• Sentry: @sentry/node ≥ 9.27 इंस्टॉल करें और अपने Sentry.init इंटीग्रेशन में Sentry.vercelAIIntegration() जोड़ें।
• कोई भी OTel बैकएंड (Honeycomb, Tempo, Datadog, आदि): OTLP एक्सपोर्टर के साथ @opentelemetry/sdk-node पंजीकृत करें।

स्पैन OTel GenAI सेमांटिक कन्वेंशन्स का पालन करते हैं। डिफ़ॉल्ट रूप से केवल स्पैन आकार (मॉडल, टोकन गणना, विलंबता, टूल नाम) कैप्चर किया जाता है; प्रॉम्प्ट, टूल I/O, और आउटपुट भी रिकॉर्ड करने के लिए AI_TRACE_RECORD_PAYLOADS=true सेट करें।

Kali Linux कंटेनर (वैकल्पिक)

सर्वोत्तम प्रदर्शन के लिए, पूर्व-कॉन्फ़िगर किए गए पेंटेस्ट टूल्स के साथ शामिल Kali Linux कंटेनर में Apex चलाएँ: