OIHK-pentesting

OIHK in action — live demo

OIHK-pentesting — это автономный мультиагентный движок для авторизованных оценок безопасности. Корневой планировщик делегирует задачи агентам разведки, обнаружения, атаки (Privesc), валидации и отчётности — а сам движок обеспечивает соблюдение политик области действия, исходящего трафика, доказательств и ресурсов независимо от того, какая модель им управляет. Находки требуют реальных доказательств выполнения плюс независимой валидации; убедительная история ничего не доказывает.

Он оценивается на собственном бенчмарке уязвимых сценариев — детерминированный mock-решатель удерживает 24/24 при 100/100 — и полностью работает офлайн с любой локальной моделью, совместимой с OpenAI.

Ранняя бета, в активной разработке. Поведение может меняться без предупреждения; некоторые возможности частичны или намеренно исключены. Проверяйте перед тем, как полагаться на это — см. матрицу статуса.

Почему OIHK

Большинство наступательных инструментов полагаются на хорошее поведение модели. OIHK — нет: граница безопасности живёт в движке и сохраняется независимо от того, что модель готова сказать.

Находки, подтверждённые доказательствами. Находка требует реального, принадлежащего системе, успешного управляемого выполнения инструмента плюс отдельной записи валидации — и только агент валидации может её создать.
Точная область действия, без дрейфа. Объявление example.com не авторизует его поддомены; объявленные хосты привязываются через DNS на весь запуск.
Исходящий трафик отказывает закрыто. Область действия компилируется в allowlist netfilter внутри собственного сетевого пространства имён песочницы; там, где это не может быть гарантировано, запуск прерывается вместо имитации изоляции.
Управляемая поверхность инструментов. Пассивный режим предоставляет сокращённую поверхность и отклоняет активное выполнение — включая попытки, направленные через универсальный shell.
Модель-агностичное ядро. Любая конечная точка, совместимая с OpenAI, маршрутизация по ролям, ничего не захардкожено под провайдера — один и тот же стенд оценивает любую модель.

Требования


ОС	Windows 10/11 и Linux (протестировано на Kali). macOS не тестировался.
Python	3.12+ с uv
Docker	Требуется для изоляции сканирования. Пассивный OSINT Baron работает без него.
RAM	Минимум 8 ГБ, рекомендуется 16 ГБ
GPU	Не требуется OIHK. Локальная модель работает на CPU или GPU — её собственные требования — это требования модели.
Модель	Любая конечная точка, совместимая с OpenAI (по умолчанию LM Studio), или облачный ключ через `/apimodel`/`/models`: Claude, ChatGPT, Gemini, Grok, DeepSeek, NVIDIA NIM

Быстрый старт

git clone https://github.com/Broskigx/Oihk-pentesting.git
cd Oihk-pentesting
uv sync
uv run oihk --help
uv run oihk run -t https://example.test --mode passive --scan-mode standard

На Kali Linux убедитесь, что Docker запущен (sudo systemctl start docker).

Или откройте Baron, интерактивный копилот — вы говорите, он управляет управляемым движком (по умолчанию пассивный режим, если вы не авторизуете глубокую оценку):

uv run oihk start

Baron, интерактивный копилот

Baron выполняет реальные оценки, отвечает точными рецептами инструментов из RAG-корпуса на 164 инструмента, переключается через OSINT (page_osint, username_osint, domain_osint, breach_osint, phone_osint) и запоминает каждую сессию в Redis. Он никогда не получает сырой shell — только управляемый движок — и всё управляется через меню: /models, /apimodel, /adaptador и /instancia открывают интерактивные Textual-селекторы. /power <0-100> задаёт бюджет параллелизма — сколько дополнительных контейнеров песочницы может существовать одновременно — так что Docker и машина оператора никогда не перегружаются автоматически; 0 сохраняет единственный экземпляр по требованию.

TUI отрисовывается мгновенно (тяжёлый стек модели загружается за первой строкой «pensando…») и полностью управляется с клавиатуры: отчёт мыши намеренно отключён — некоторые терминалы просачивают сырые байты мыши во ввод — поэтому Ctrl+G останавливает генерацию, PageUp/PageDown листают историю, Ctrl+L очищает лог, а Ctrl+/ открывает меню команд.

Нет шорткатов атак для запоминания: просто введите цель — веб-приложение, хост, IP — и Baron обнаружит её, спланирует оценку и делегирует шаги атаки флоту субагентов ниже. Он также самоулучшается на своих собственных ошибках: каждый промах становится взвешенным, затухающим уроком в AdapterOne (журнал в oihk_runs/adapterone/), автоматически внедряемым в его будущие промпты, с adapterone_review / adapterone_confirm для обращения к правилам и их усиления в ходе выполнения.

Популярное

Oihk-pentesting