Hermes OSINT v3.0 🏛️🧠

智能体 OSINT 分析师
对话式 AI 驱动的调查。自然语言。专家级结果。🤖✨

v3.0 新增内容 🎉

Hermes 3.0 代表了从基于管道的工具编排到对话式 AI 驱动调查平台的彻底范式转变。通过 Ollama 提供本地 LLM 支持，Hermes 现在能够理解自然语言查询，自主选择并执行工具，并将发现综合为连贯的情报报告。

🧠 智能体智能

• 自然语言界面 - 提出诸如“查找关于 @johndoe 的一切”之类的问题，而无需记忆 CLI 参数
• ReAct 模式 - 思考 → 行动 → 观察循环，实现智能、迭代的调查
• 自主工具选择 - LLM 根据上下文决定运行哪些工具
• 基于引用的报告 - 每项发现都归因于其来源工具

💬 交互式 TUI

• 对话式 REPL - 在渗透测试人员主题的终端界面中与 Hermes 聊天
• 会话持久化 - 通过 /save 和 /load 保存和恢复调查
• 上下文管理 - 自动摘要可防止长会话中发生 token 溢出
• 实时状态栏 - 一目了然地查看模型、上下文使用情况和隐身模式

🔄 灵活的执行模式

• TUI 模式（默认）- 与 Ollama 的完整对话体验
• 无头模式 - --headless --query "..." 用于脚本编写和自动化
• 旧版模式 - hermes sherlock <user> 用于无需 LLM 的直接工具访问

概述 🎯

Hermes 是一个通用 OSINT 编排平台，将一流的开源情报工具统一到单个由 AI 驱动的工作流程中。无需手动分别运行 Sherlock、TheHarvester、Holehe 和其他工具——浪费宝贵的调查时间 ⏰——Hermes 的智能体核心能够理解你的意图，智能地编排工具，关联跨来源的结果，并提供专业报告。📊

Hermes 的与众不同之处： 🌟

• 🧠 智能体 AI，采用 ReAct 模式——让 LLM 驱动你的调查
• 💬 自然语言查询——无需记忆参数，只需描述你的需求
• 🔒 安全优先的插件架构，带有静态代码分析——信任需要赢取
• 🐳 Docker 隔离，实现零信任工具执行——将所有内容沙箱化
• ⚡ 并行处理，具有智能资源管理——比顺序执行快 2 倍
• 🧩 跨工具关联引擎，用于关系映射——自动串联线索
• 🔧 可扩展设计——无需修改核心代码即可添加新工具

功能特性 💎

智能体核心 🤖

• ReAct 智能体循环，采用思考 → 行动 → 观察循环
• Ollama 集成，用于本地 LLM 推理（Llama 3、Mistral 等）
• 工具注册表，带有用于函数调用的 JSON Schema 定义
• 上下文管理器，带有滚动摘要（8B 模型限额 24k 字符）
• 会话存储，用于保存/加载调查状态

交互式 TUI 💻

• prompt_toolkit REPL，带有持久化历史记录（~/.hermes_history）
• 渗透测试人员主题样式，带有绿色/青色/橙色点缀
• 动态状态栏，显示模型、上下文百分比和模式
• 斜杠命令：/help、/tools、/status、/save、/load、/export、/clear、/exit

工具编排 🎼

• 开箱即用的 6 个集成 OSINT 工具（Sherlock、TheHarvester、h8mail、Holehe、PhoneInfoga、Subfinder）🛠️
• 插件架构，实现第三方工具的无缝集成 🔌
• 静态安全扫描器在执行前验证插件代码——没有意外！🛡️
• 多模式执行：Docker 容器、本机二进制文件或混合自动检测 🎭
• 隐身模式强制执行 - 启用时阻止主动探测工具 🥷

性能 🚀

• 并行执行比顺序运行提供 2 倍速度提升 ⚡
• 智能资源扩展自动检测 CPU 核心数和内存 💻
• 临时容器自动启动、执行并销毁 🌪️
• 可配置工作进程：通过 --workers 参数实现精细调整的并发 🎛️

情报分析 🧠

• 跨工具关联识别不同数据源之间的联系 🔍
• 模糊去重智能消除冗余发现 🎯
• 统一实体模式规范化所有工具的输出 📐
• 来源溯源跟踪每项发现由哪个工具发现 📝
• 置信度评分量化发现的可信度 ⭐

快速开始 🏃‍♂️💨

前提条件 ✅

• Python 3.10 或更高版本 🐍
• Docker（用于容器化工具执行）🐳
• 已安装模型的 Ollama（用于 TUI/智能体模式）🧠

安装 📦

# Clone and install
git clone https://github.com/Expert21/hermes-osint.git
cd hermes-osint
pip install -r requirements.txt
pip install .

# Install Ollama and pull a model
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama pull llama3.1:8b

# Health check
hermes --doctor  # 🏥 Make sure everything's ready!

基本用法 🎮

# 🧠 TUI Mode (default) - Conversational AI interface
hermes
# Then chat naturally: "Find social accounts for johndoe"

# 📜 Headless Mode - For scripting and automation
hermes --headless --query "Investigate the domain example.com"

# 🔧 Legacy Mode - Direct tool access (no LLM required)
hermes sherlock johndoe
hermes theharvester example.com
hermes holehe [email protected]

TUI 命令 💬

/help          # Show all commands
/tools         # List available investigation tools
/status        # Show current session status
/save          # Save session to file
/load          # Load a previous session
/sessions      # List all saved sessions
/export FILE   # Export report (md, pdf, html, csv, stix)
/stealth       # Toggle stealth mode
/clear         # Clear conversation
/exit          # Exit Hermes

高级用法 🎯

# Stealth mode - passive tools only
hermes --stealth
# Blocks: sherlock, holehe, phoneinfoga
# Allows: theharvester, subfinder, h8mail

# Specific model selection
hermes --model mistral:7b

# Headless with output
hermes --headless --query "Find subdomains for target.com" --output report.md

可用工具 🛠️

架构 🏗️

v3.0 智能体架构

User Input → CLI (cli.py)
                ├── TUI Mode → AgentLoop → Ollama → ToolExecutor → Adapters
                ├── Headless → AgentLoop → Single Query → Report
                └── Legacy → ToolExecutor Direct (no LLM)

组件流程

┌─────────────┐
│ User Query  │ 💬 "Find info about johndoe"
└──────┬──────┘
       │
       ▼
┌─────────────────┐
│   AgentLoop     │ 🧠 ReAct: Think → Act → Observe
│  (agent_loop.py)│
└────────┬────────┘
         │
         ├──────────────────┬────────────────┐
         ▼                  ▼                ▼
┌──────────────┐   ┌───────────────┐  ┌─────────────┐
│ ToolRegistry │   │ContextManager │  │ SessionStore│
│(tool_registry)│  │(context_mgr.py)│ │(session_store)│
└──────┬───────┘   └───────────────┘  └─────────────┘
       │
       ▼
┌──────────────────────┐
│   ToolExecutor       │ 🔧 Validates + Executes
│  (tool_executor.py)  │
└──────────┬───────────┘
           │
           ▼
┌─────────────────────────┐
│ ExecutionStrategy       │ 🎭 Docker/Native/Hybrid
│ (execution_strategy.py) │
└──────────┬──────────────┘
           │
           ▼
    ┌──────────────┐
    │ Tool Adapters│ 🔌 Sherlock, TheHarvester, etc.
    └──────┬───────┘
           │
           ▼
    ┌─────────────┐      ┌──────────────┐
    │ Raw Results │─────▶│Deduplication │ ✨
    └─────────────┘      └──────┬───────┘
                                │
                                ▼
                         ┌─────────────┐
                         │   Report    │ 📊
                         │ (exporter)  │
                         └─────────────┘

关键组件 🔑

智能体层（src/agent/）

• AgentLoop 🧠：采用 ReAct 模式，支持 Ollama 函数调用
• ToolRegistry 📋：用于 LLM 工具使用的 JSON Schema 定义
• ToolExecutor 🔧：验证输入、强制隐身、桥接适配器
• ContextManager 📊：滚动摘要，防止 token 溢出
• SessionStore 💾：用于保存/加载功能的 JSON 持久化
• TUI 💻：带有渗透测试人员样式的 prompt_toolkit REPL

编排层（src/orchestration/）

• ExecutionStrategy 🎭：Docker/本机/混合模式选择
• DockerManager 🐳：具有 SHA256 验证的临时容器
• TaskManager ⚡：具有资源限制的并行执行

安全层（src/security/）

• PluginSecurityScanner 🛡️：基于 AST 的静态分析
• InputValidator ✅：注入防护、路径遍历保护
• SecretsManager 🔐：加密凭据存储

安全 🔐

智能体安全 🛡️

• 溯源规则防止 LLM 臆测——引用来源或保持沉默
• 启用时，隐身模式强制执行会阻止主动探测工具
• 输入验证：在执行前对所有工具参数进行验证
• 上下文限制防止通过 token 溢出进行提示注入

容器隔离 🐳🔒

• SHA256 摘要固定防止镜像篡改 ✅
• 临时生命周期在执行后立即销毁容器 🌪️
• 资源限制（768MB 内存、50% CPU、64 个 PID）🚦
• 网络隔离，支持可配置 DNS 和代理 🌐
• 非 root 执行（UID/GID 65534:65534）👥

插件安全 🛡️

• 静态分析检测 eval()、exec()、os.system() 和 shell 注入 🚨
• 两层信任模型将工具插件与核心插件分离 🏛️
• 能力声明明确定义所需权限 📋

输出格式 📄

Hermes 通过 /export 生成多种格式的报告——你的数据，你做主！ 🎨

📦 JSON - 用于程序化消费的结构化数据

📝 Markdown - 带有表格的简洁、GitHub 兼容格式

🌐 HTML - 带有嵌入式 CSS 和统计信息的响应式设计

📄 PDF - 带有执行摘要的专业格式

📊 CSV - 用于电子表格导入的简单表格格式

🔒 STIX 2.1 - 行业标准威胁情报格式

许可证 ⚖️

AGPL-3.0（社区版）🆓

Hermes OSINT 采用 GNU Affero 通用公共许可证 v3.0 授权。

这意味着： 💡

• ✅ 免费用于个人和商业用途
• ✅ 开源——查看、修改和分发代码
• ✅ Copyleft——修改内容也必须以 AGPL-3.0 开源
• ⚠️ 网络使用 = 分发——如果你将 Hermes 作为服务运行，你必须共享你的源代码

完整条款请参阅 LICENSE 文件。

使用场景 💼

🔍 安全研究 - 使用自然语言查询调查威胁

🤝 尽职调查 - “告诉我关于这个人/公司的所有信息”

👣 数字足迹分析 - 了解你组织的暴露面

📈 竞争情报 - 以对话方式研究竞争对手

🎯 威胁情报 - 通过 AI 驱动的分类收集指标

📰 调查性新闻 - 让 Hermes 串联线索

法律与道德免责声明 ⚖️

仅限经授权的 OSINT 活动。 ⚠️ 用户全权负责获得适当授权、遵守适用法律并合乎道德地使用此工具。

允许的用途： ✅

• 收集公开可用的信息
• 经授权的安全评估
• 个人数字足迹分析
• 遵守当地法律法规

禁止的用途： 🚫

• 骚扰、跟踪或恐吓
• 未经授权的访问尝试
• 违反隐私法律
• 违反平台服务条款

开发人员对此工具的滥用不承担任何责任。 🙅‍♂️

贡献 🤝

欢迎贡献！🎉 有关插件创建指南，请参阅 PLUGIN_DEVELOPMENT.md；有关详细使用文档，请参阅 USAGE.md。

有想法？发现错误？想添加工具？ 打开 issue 或提交 PR！💪

作者 ✍️

Isaiah Myles（@Expert21）

新兴网络安全专业人士 | 渗透测试人员思维 | 打造有意义工具的人 🛠️⚡

• 🐛 问题：GitHub Issues
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