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pentest-ai — ओपन-सोर्स AI पेंटेस्टर जो हर निष्कर्ष को प्रमाणित करता है। मशीन ओरेकल प्रत्येक एक्सप्लॉइट को दोबारा चलाते हैं; सत्यापित बग एक प्रूफ कैप्सूल के साथ आते हैं जिसे आप स्वयं रीप्ले कर सकते हैं। | Kitploit
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pentest-ai

ओपन-सोर्स AI पेंटेस्टर जो हर निष्कर्ष को प्रमाणित करता है। मशीन ओरेकल प्रत्येक एक्सप्लॉइट को दोबारा चलाते हैं; सत्यापित बग एक प्रूफ कैप्सूल के साथ आते हैं जिसे आप स्वयं रीप्ले कर सकते हैं।

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यह फ्लैग नहीं करता। यह साबित करता है।

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दो मिनट, कोई API key नहीं, अपना कोई टारगेट नहीं

pip install ptai && ptai demo

ptai demo एक बंडल किए गए कमज़ोर ऐप को स्कैन करता है और 4 findings, 3 oracle-VERIFIED प्रिंट करता है। यह एक को प्रूफ कैप्सूल से लाइव रीप्ले करता है (replay 3/3), फिर उन्हीं रूट्स को हार्डन करके चलाता है और 0 findings प्रिंट करता है।

दो बातें ध्यान देने योग्य हैं। findings कमज़ोरी के साथ आते और गायब होते हैं, न कि इसलिए कि टूल चुप हो गया — दोनों रनों के बीच केवल फिक्स बदला है। और चार में से एक candidate बना रहता है: SQLi लॉगिन बायपास असली है, लेकिन उस रूट पर कोई oracle इसे दोबारा साबित नहीं कर सका, इसलिए इसे बैज नहीं मिलता। यह अंतर प्रोडक्ट के काम करने का सबूत है, डेमो में बग नहीं।

ptai scanning OWASP Juice Shop: findings flip from candidate to oracle-VERIFIED

यहाँ VERIFIED का वास्तव में क्या मतलब है

अधिकांश स्कैनर आपको बताते हैं कि कोई चीज़ शायद शोषणीय है और ट्रायाज आप पर छोड़ देते हैं। ptai किसी finding को तब तक candidate मानता है जब तक कोई नामित मशीन oracle exploit को दोबारा चलाकर इसे N में से N बार रिप्रोड्यूस न कर दे। तभी यह VERIFIED अर्जित करता है।

तीन गुण इसे नारे से अधिक बनाते हैं:

कोई भी LLM कभी निर्णय नहीं देता। यह नियम कोड में लागू है, नीति से नहीं: ऐसा निर्णय जो उस oracle का नाम नहीं बता सकता जिसने उसे अर्जित किया, अस्वीकार कर दिया जाता है। एक LLM रन को कोऑर्डिनेट करता है और परिणामों पर तर्क करता है। यह कभी तय नहीं करता कि बग असली है या नहीं।

हर oracle के पास एक कंट्रोल होता है जिसे फेल होना ही है। एक trusted-header बायपास को हेडर के साथ विशेषाधिकार प्राप्त कंटेंट और उसके बिना इनकार लौटाना होता है। एक leaked-credential चेक को असली सीक्रेट के लिए स्वीकार और जानबूझकर करप्ट किए गए जुड़वाँ के लिए अस्वीकार होना चाहिए। ऐसा एंडपॉइंट जो हर चीज़ को 200 लौटाता है, कुछ भी अर्जित नहीं करता। यही "इसने 200 लौटाया" को सबूत समझ लेने से रोकता है।

थर्ड-पार्टी स्कैनर आउटपुट को रोका जाता है। nuclei, nikto और zap के परिणाम अपने अधिकार से findings नहीं बनते। वे तब तक unverified रहते हैं जब तक ptai के अपने किसी oracle उन्हें स्वतंत्र रूप से दोबारा साबित न कर दे।

प्रत्येक VERIFIED finding एक पोर्टेबल प्रूफ कैप्सूल के रूप में आता है — finding, इसे दोबारा साबित करने की रेसिपी, और रसीद। कोई भी इसे लाइव टारगेट के विरुद्ध ptai replay कर सकता है और oracle को दोबारा पुष्टि करते देख सकता है, ptai पर भरोसा किए बिना। कैप्सूल जानबूझकर अहस्ताक्षरित हैं: रीप्ले ही विश्वास का तंत्र है, कोई हस्ताक्षर नहीं जिसे आपको आस्था पर लेना पड़े।

ईमानदार आँकड़े

कार्यशील oracle वाली कमज़ोरी श्रेणियाँ14
लाइब्रेरी में प्रोब64
VERIFIED अर्जित कर सकने वाले प्रोब30
Oracle प्रकार24
टूल रैपर203
…जो आज आउटपुट को findings में पार्स करते हैं18
MCP टूल52
विशेषज्ञ एजेंट18
टेस्ट2,729 on Python 3.10 / 3.12 / 3.14

जानबूझकर कमज़ोर बनाए गए हनीपॉट पर, उन 14 श्रेणियों में 23 findings 100% परिशुद्धता के साथ सत्यापित होते हैं, शून्य false positives के साथ। एक स्टॉक OWASP Juice Shop पर, 17 findings 2026-08-23 स्वीप में सत्यापित हुए — रिपोर्ट in-scope HTTP / verified / precision के रूप में करें, 17/116 नहीं। एक 2026-08-25 Path 1 MCP सेशन (MCP क्लाइंट run_probe चला रहा था, orchestrator verify से पहले टारगेट मर गया) ने 64 in-scope HTTP चैलेंजों (20 will-not-chase) के विरुद्ध 100% परिशुद्धता पर 12 सत्यापित प्रूफ अर्जित किए। OSINT, Web3, और UI-only Juice Shop keys डिज़ाइन से ऑटोमेशन स्कोरबोर्ड से बाहर हैं।

इन आँकड़ों को ध्यान से पढ़ें, क्योंकि अंतराल ही मुद्दा है। 64 प्रोब मौजूद हैं लेकिन केवल 30 निर्णय अर्जित कर सकते हैं; बाकी 34 ईमानदार candidates रिपोर्ट करते हैं। 203 रैपर रजिस्टर्ड हैं लेकिन केवल 18 टूल आउटपुट को findings में बदलते हैं — बाकी चलते हैं और कच्चा टेक्स्ट लौटा देते हैं। oracle गेट परिशुद्धता खरीदता है, कैच रेट नहीं: यह false positives हटाता है, यह अधिक बग नहीं ढूँढता।

हनीपॉट हार्नेस (tests/honeypot/) और एक क्लीन-ऐप शून्य-false-positive गेट (tests/cleanapp/) दोनों इस रेपो में शिप होते हैं और CI में चलते हैं, इसलिए ये स्क्रीनशॉट के बजाय रिप्रोड्यूसिबल हैं।

यह क्या नहीं करता

स्पष्ट रूप से कहा गया है, क्योंकि जो सुरक्षा टूल खुद को बढ़ा-चढ़ाकर बेचता है वह बेकार से भी बदतर है।

  • यह एक वेब एप्लिकेशन स्कैनर है। सभी 64 प्रोब और सभी 24 oracle प्रकार HTTP को लक्षित करते हैं। AD, क्लाउड, मोबाइल और वायरलेस के पास एजेंट और टूल रैपर हैं, लेकिन उनके पीछे कोई प्रोब लाइब्रेरी और कोई oracle नहीं है।
  • यह लोकल प्रिविलेज एस्केलेशन नहीं कर सकता। इसके लिए उस होस्ट पर कोड एक्ज़ीक्यूशन चाहिए जो पहले से आपके पास है। ptai रिमोट से टेस्ट करता है और उसका ऐसा कोई चैनल नहीं है, इसलिए privesc एजेंट भ्रामक शून्य के बजाय unsupported रिपोर्ट करता है।
  • यह CVE स्कैनर नहीं है। कोई version-to-CVE डेटाबेस और कोई exploit लाइब्रेरी नहीं है। CVE कार्य लीक हुए manifests पर osv.dev लुकअप तक सीमित है।
  • Playbooks योजना बनाते हैं, निष्पादित नहीं करते। ptai playbook run निर्भरताएँ हल करता है और योजना प्रिंट करता है। इसे किसी टारगेट के विरुद्ध चलाना अभी जोड़ा नहीं गया है।
  • यह स्वायत्त नहीं है। पूरी तरह स्वायत्त LLM पेंटेस्ट एजेंट 21–31% कार्य एंड-टू-एंड पूरे करते हैं; मानव-सहायता प्राप्त सेटअप 64% तक पहुँचते हैं। ptai दूसरे शासन के लिए बनाया गया है। रन के बीच में नियंत्रण लेने के लिए Ctrl+C दो बार दबाएँ।

पूरी आंतरिक दोष सूची, जिसमें ऊपर की सब कुछ शामिल है, चुपचाप के बजाय खुले तौर पर ट्रैक की जाती है। अगर यहाँ कुछ गलत है, तो एक issue खोलें और इसे ठीक किया जाएगा।

इंस्टॉल

Path 1 — इसे Claude Code, Cursor या Codex से चलाएँ (कोई API key नहीं)

आपकी मौजूदा AI सदस्यता ही LLM है। ptai टूल्स प्रदान करता है।

pip install ptai
ptai mcp install          # auto-detects your MCP clients and writes their configs

क्लाइंट को रीस्टार्ट करें और 52 टूल्स वहाँ हैं। इस पथ पर कोई Anthropic key आवश्यक नहीं — MCP सर्वर डिज़ाइन से अपना कोई LLM होस्ट नहीं करता।

Path 2 — स्टैंडअलोन CLI
pip install ptai
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-...        # or OPENAI_API_KEY
ptai start https://target.example.com

# fully local, no cloud:
export PENTEST_AI_LLM_PROVIDER=ollama

# or deterministic, no LLM at all:
ptai start https://target.example.com --no-llm
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