
Test di sicurezza offensiva basati su AI tramite agenti autonomi, direttamente nel tuo terminale.
Test di penetrazione basati su intelligenza artificiale utilizzando agenti autonomi — direttamente nel tuo terminale. Esegui pentest blackbox e whitebox che esplorano, ragionano e individuano vulnerabilità reali.
Vuoi eseguirlo dal cloud o integrarlo con la tua CI/CD? Vedi Pensar Console.
/pentest prima di unire una PR — cogli le vulnerabilità con la stessa naturalezza con cui esegui i test/operator per indagini manuali, concatenamento di exploit e validazioneApri la TUI di Apex:
pensar
Esegui pentest senza la TUI per scripting, CI o integrazione evalgate:
# 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"
Apex instrada la diagnostica e i log operativi attraverso un logger strutturato centralizzato
(src/core/logger). Scrive JSON su una riga su stderr quando l'output non è una TTY — mantenendolo
separato da stdout del programma e facile da inviare a una pipeline di log (es. CloudWatch) —
e un output colorato e formattato in un terminale interattivo. L'output CLI/TUI per l'utente rimane su
stdout.
Imposta il livello (dal più al meno verboso: debug < info < warn < error, predefinito 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
Ordine di risoluzione: flag CLI → PENSAR_LOG_LEVEL → PENSAR_DEBUG → predefinito info.
PENSAR_LOG_FORMAT=json|pretty forza il formato di output. Quando Apex viene eseguito come agente gestito,
PENSAR_LOG_LEVEL viene fornito dall'ambiente host.
Trasmetti le tracce degli agenti a livello di passo a Weights & Biases Weave per analisi e ottimizzazione:
export WANDB_API_KEY=your-key
export WANDB_ENTITY=your-entity
# WANDB_PROJECT defaults to "apex-traces"
pensar pentest --target https://example.com
Le tracce includono passaggi di ragionamento, chiamate agli strumenti, utilizzo di token e checkpoint di stato. Quando le credenziali non sono impostate, la tracciatura viene disattivata silenziosamente.
Apex emette span OpenTelemetry per esecuzioni di agenti, chiamate LLM ed esecuzioni di strumenti tramite @opentelemetry/api. Gli span sono no-op a meno che il tuo processo non registri un SDK OpenTelemetry come provider globale di tracer; Apex non include alcun SDK.
Registra un SDK prima di importare il codice Apex:
@sentry/node ≥ 9.27 e aggiungi Sentry.vercelAIIntegration() alle tue integrazioni Sentry.init.@opentelemetry/sdk-node con un esportatore OTLP.Gli span seguono le convenzioni semantiche GenAI di OTel. Per impostazione predefinita viene catturata solo la forma dello span (modello, conteggio token, latenza, nomi degli strumenti); imposta AI_TRACE_RECORD_PAYLOADS=true per registrare anche prompt, I/O degli strumenti e output.
Per prestazioni ottimali, esegui Apex nel container Kali Linux incluso con strumenti di pentest preconfigurati:
cd container
cp env.example .env # add your API keys
docker compose up --build -d
docker compose exec kali-apex bash
All'interno del container, esegui:
pensar
Questo repository contiene strumenti per test di sicurezza autorizzati solo. Prima dell'uso, leggi e accetta la Dichiarazione di Uso Responsabile.
| Metodo | Comando |
|---|
| Installazione Rapida (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 |
| Flag | Comando | Descrizione |
|---|
--target <url> | pentest, targeted-pentest | URL di destinazione (obbligatorio) |
--cwd <path> | pentest | Percorso del codice sorgente per la modalità whitebox |
--mode <mode> | pentest | exfil per pivoting ed estrazione di flag |
--model <model> | pentest, targeted-pentest | Modello AI (predefinito: selezionato automaticamente) |
--extended-thinking | pentest | Abilita il pensiero esteso per i modelli supportati |
--task-driven | pentest | Abilita l'architettura guidata dai task (sperimentale) |
--prompt <text|@file> | pentest | Guida personalizzata per l'agente |
--threat-model <text|@file> | pentest | Modello di minaccia per guidare il test |
--objective <text> | targeted-pentest | Obiettivo del test (ripetibile) |