PentestGPT

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Demo

Installazione

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PentestGPT in Azione

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Novità in v1.0 (Aggiornamento Agentico)

• Pipeline Multistadio - L'agente lavora attraverso fasi suddivise (ricognizione → exploit → walkthrough per CTF; scoperta asset → identificazione vulnerabilità → report per pentest), alimentando ogni fase con i risultati della precedente.
• Agente Autonomo - Guida Claude Code o Codex per eseguire strumenti e ragionare senza intervento umano.
• Persistenza delle Sessioni - Salva e riprendi sessioni di penetration testing.

La pipeline autonoma per CTF è collegabile al backend per Claude Code e Codex. La modalità modernizzata legacy interattiva (pentestgpt-legacy) supporta un set più ampio di provider: OpenAI, Anthropic, Google Gemini, DeepSeek, xAI, Qwen, Moonshot e Ollama locale. Vedi Modalità Interattiva Multi-LLM.

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Caratteristiche

• Risolutore di Sfide Basato su IA - Sfrutta il ragionamento avanzato degli LLM per eseguire penetration testing e CTF
• Procedura Guidata in Tempo Reale - Tiene traccia dei passaggi in tempo reale mentre l'agente affronta le sfide
• Supporto Multi-Categoria - Web, Crypto, Reversing, Forensics, PWN, Privilege Escalation
• Feedback in Tempo Reale - Guarda l'IA lavorare con aggiornamenti live delle attività
• Architettura Estensibile - Design pulito e modulare pronto per miglioramenti futuri

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Avvio Rapido

Prerequisiti

• Python 3.12+
• uv - Gestore di pacchetti Python
• Claude Code CLI (claude) - installato e autenticato per esecuzioni locali di Claude. Vedi Documentazione Claude Code
• Codex CLI (codex) - installato e autenticato per esecuzioni locali di Codex. Il flusso Docker qui sotto include entrambi i CLI.

Installazione

git clone https://github.com/GreyDGL/PentestGPT.git
cd PentestGPT
make install    # esegue uv sync

Riferimento Comandi

Comando	Descrizione
make install	Installa le dipendenze
make test	Esegui tutti i test
make check	Esegui lint + typecheck
make build	Crea pacchetto distribuibile

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Utilizzo

# Esegui contro un target (modalità CTF predefinita)
pentestgpt --target 10.10.11.234

# Con contesto della sfida
pentestgpt --target 10.10.11.50 --instruction "Sito WordPress, concentrati su vulnerabilità dei plugin"

# Modalità penetration test (scoperta asset → vulnerabilità → report)
pentestgpt --target 10.10.11.234 --mode pentest

# Elenca sessioni salvate in precedenza
pentestgpt --list-sessions

L'agente lavora attraverso una pipeline multistadio, alimentando ogni fase con i risultati della precedente — ricognizione → exploit → walkthrough per CTF, scoperta asset → identificazione vulnerabilità → report per pentest.

Esegui in Docker (installa una volta, accedi una volta)

Un'immagine autonoma include lo strumento insieme ai CLI di Claude Code e Codex. Accedi una volta e le sessioni persistono in volumi nominati — nessun nuovo login nelle esecuzioni successive.

make docker-build        # costruisci l'immagine dello strumento
make docker-login        # UNICA VOLTA, idempotente: verifica i login, effettua login solo per quelli mancanti
make docker-auth-status  # verifica che entrambi siano loggati (ROUNDTRIP=1 per un controllo live con 1 token)

# Esegui la pipeline contro un target (qualsiasi backend / modello / modalità):
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

make docker-login effettua il login per Claude (setup-token → token salvato nel volume) e Codex (il suo codex login interno, callback OAuth inoltrato via socat — non seminato, poiché i token di aggiornamento ChatGPT sono monouso). È idempotente: rieseguendo salta ciò che è ancora valido. I login persistono anche dopo la ricreazione del contenitore; make docker-down li mantiene, make docker-nuke rimuove i volumi di login (per forzare un nuovo login / ruotare un token). Design + dettagli: docs/docker-dev-plan.md.

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Modalità Interattiva Multi-LLM (legacy modernizzato)

Il classico PentestGPT con intervento umano dell'articolo USENIX 2024 è preservato e modernizzato come pentestgpt-legacy. Esegue tre sessioni LLM cooperanti — ragionamento / generazione / parsing — che mantengono un Albero dei Compiti di Penetration Testing (PTT) mentre guidano la sessione in modo interattivo (next, more, todo, discuss). La pipeline autonoma a fasi fisse supporta backend Claude e Codex; questa modalità legacy parla nativamente a molti provider tramite i loro SDK ufficiali.

Configura provider

Imposta una chiave API per qualsiasi provider desideri utilizzare (nell'ambiente o .env — vedi .env.example). Vengono abilitati solo i provider che configuri.

OPENAI_API_KEY=...        ANTHROPIC_API_KEY=...     GEMINI_API_KEY=...   # o GOOGLE_API_KEY
DEEPSEEK_API_KEY=...      GROK_API_KEY=...          QWEN_API_KEY=...     KIMI_API_KEY=...

Esecuzione

# Seleziona automaticamente i migliori modelli disponibili per ogni sessione
pentestgpt-legacy

# Scegli modelli per sessione
pentestgpt-legacy --reasoning-model claude-opus-4-8 --parsing-model gemini-3.5-flash

# Modello locale tramite Ollama (compatibile OpenAI)
pentestgpt-legacy --reasoning-model ollama:qwen3 --base-url http://localhost:11434/v1

# Elenca tutti i modelli supportati (mostra quali provider sono configurati)
pentestgpt-legacy --list-models

# Round-trip live di ogni modello configurato e stampa una matrice pass/fail
pentestgpt-legacy --smoke-test

Modelli supportati (verificato online giugno 2026)

pentestgpt-legacy --list-models mostra sempre il registro live. Riesegui --smoke-test dopo che gli ID dei modelli cambiano. Istantanea attuale: