numasec

开源 AI 安全代理。

为你的终端赋予安全大脑。

使用本地工具、代理、剧本、发现、证据、回放和报告运行安全工作流。

npm install -g numasec

numasec AI 安全代理在终端中运行

演示 | 为什么 | 感受 | 尝试 | 功能 | 命令 | 架构 | 路线图

numasec 是什么？

numasec 是一个运行在终端中的 AI 安全代理。

它使用你机器上已安装的工具，遵循安全剧本，在多个网络代理之间切换，保持操作上下文活跃，跟踪发现，存储证据，并帮助将工作转化为报告。

它是为那些已经在 shell、浏览器、HTTP 请求、扫描器、公告、笔记和报告之间工作的人构建的。

不是聊天机器人。
不是扫描器包装。
不是 Burp 或 Kali 的替代品。

为你已有的工作流而设的安全代理。

演示

_{点击预览查看完整终端录制。}

为什么选择 numasec

安全工作不会在一个干净的地方发生。

你在终端命令、浏览器操作、HTTP 请求、本地工具、扫描器、公告、笔记、截图、发现和报告之间切换。

AI 可以提供帮助，但前提是它存在于那个工作流之中。

numasec 为模型提供了一个安全工作区，而不仅仅是一个聊天框。它在工作进行中保持目标、范围、工具、剧本、发现、证据、回放和报告状态在一起。

目标很简单：

让安全工作感觉更快、更敏锐、更不分散。

numasec 目前最适用于授权的应用安全和渗透测试工作流。其他网络领域也存在或可能，但它们尚未被宣传为同样成熟。

为什么是现在

编码代理改变了开发者的工作方式。

它们读取代码、运行命令、编辑文件、执行测试，并停留在开发循环中。

安全需要同样的转变，但安全工作有不同的约束。

安全代理需要了解目标、保持在范围内、使用本地工具链、记住发生的情况、将噪声与发现分开，并保留足够的上下文以便稍后产生有用的输出。

这正是 numasec 试图成为的：

终端的开源 AI 安全代理。

使用感受

在你正在测试的工作区中打开 numasec，选择合适的安全代理，检查可用本地工具，然后启动剧本，让代理帮助你完成工作流。

当工作发生变化时，切换模式。当某件事重要时，将发现、证据、回放和报告上下文保留在操作附近，而不是分散在 shell 历史、截图和笔记中。

然后稍后回来，无需从头开始即可继续。

产品导览

numasec 像终端代理一样启动，然后安全工作开始，它变成了一个工作区。

numasec 以聊天为先的安全控制台主屏幕

你会获得模型、当前代理、命令面板、工作目录和提示符。重点不是离开你的终端，而是让终端更智能。

numasec 发现视图，包含证据、回放、可报告性和操作侧边栏

发现不会丢入聊天中：它们存在于操作中，每个发现都可以携带状态、严重性、证据、回放状态和下一步操作，这样代理就可以在不丢失线索的情况下继续工作。

弱信号可以保持弱。被拒绝的声明仍然可见。可报告的发现需要证据。

在 numasec 网络安全专家代理之间切换

安全工作形态会变化。应用安全、渗透测试、开源情报、CTF/实验室和研究不需要相同的姿态，因此你可以在工作变化时切换代理，而不是强迫一个通用助手在所有地方以相同方式行事。

numasec 操作选择器，支持重命名

操作是持久的。命名、重命名、恢复和导出。安全工作流不应因为聊天结束而消失。

尝试使用```bash

npm install -g numasec numasec

然后从一个本地实验室、CTF、自己拥有的应用或授权的目标开始：```text
/doctor
/mode appsec
/runbook run appsec-web-triage http://localhost:3000
/share

从要测试的工作区运行 numasec，并将目标范围明确。

它能做什么

适用人群

numasec 面向那些希望将 AI 代理融入安全工作流、而非与其并行工作的人。

应用安全工程师：对 Web 应用、API、依赖、认证流和报告进行排查。
渗透测试人员：在限定范围内使用终端工具、笔记、证据和交付物完成工作。
漏洞赏金猎人：希望在丢失目标上下文的同时提升速度。
安全研究员：在 Shell、浏览器、HTTP、公告、技术和笔记之间灵活切换。
CTF 与实验室用户：希望保持结构，同时仍能直接控制工具。

numasec 仅用于授权安全测试。只能在你拥有所有权、实验室、CTF 或已获测试许可的目标上使用。

工作流如何整合

numasec 不仅仅是一个带工具的提示。

它将安全工作流连接起来：目标、操作、姿态、操作手册、本地工具、观察结果、发现结果、证据、回放和报告。```mermaid flowchart LR target["Target"] --> operation["Operation"] operation --> posture["Scope + opsec + autonomy"] posture --> runbook["Runbook"] runbook --> tools["Local cyber tools"]

tools --> evidence["Evidence"] evidence --> observations["Observations"] observations --> findings["Findings"] findings --> proof["Replay / proof"] proof --> report["Report"]

operation -. source of truth .-> kernel["Cyber kernel"] kernel --> evidence kernel --> findings kernel --> report

classDef primary fill:#04130d,stroke:#00ff88,color:#eafff4,stroke-width:2px; classDef secondary fill:#061014,stroke:#00c2ff,color:#eaf9ff,stroke-width:1.5px; classDef proofNode fill:#151104,stroke:#ffcc66,color:#fff7df,stroke-width:1.5px; classDef findingNode fill:#190808,stroke:#ff5f6d,color:#fff0f0,stroke-width:1.5px;

class target,operation,posture,runbook,tools primary; class evidence,observations,kernel secondary; class proof,report proofNode; class findings findingNode;

重要部分：操作不仅仅存在于聊天中。numasec 会持久记录工作，以便代理可以继续，操作员可以审查，报告可以基于实际发生的情况生成。

## numasec 的不同之处

大多数 AI 安全工具会陷入两个陷阱之一：要么只会聊天，要么只是工具的包装器。numasec 试图做不同的事情：在代理工作的同时保持工作流的活跃。

| 对比 | 通常情况 | numasec 的做法 |
| --- | --- | --- |
| **通用 AI 聊天** | 给出很好的建议，但脱离实际工作。 | 在终端工作流中运行，集成工具、记忆和操作状态。 |
| **通用编码代理** | 擅长仓库和测试，但并非为安全工作设计。 | 增加安全代理、剧本、范围、发现、证据、重放和报告。 |
| **扫描器包装器** | 输出快，上下文弱。 | 将工具输出转化为更大操作的一部分。 |
| **手动笔记** | 灵活，但一切都会脱节。 | 保持发现、证据、重放和报告连贯。 |
| **工具服务器** | 暴露能力，但将工作流和记忆留给用户。 | 在工具周围增加安全工作流。 |

## 命令

numasec 设计为从键盘操作保持快速：开始一个操作，切换代理，运行工作流，检查工具，加强 opsec，导出工作，并且稍后可以回来。```text
/doctor                        inspect local tool readiness
/mode appsec                   switch to the AppSec agent
/mode pentest                  switch to the Pentest agent
/agents                        open the agent switcher
/runbook list                  show available security workflows
/runbook run appsec-web-triage <target>
/runbook run web-surface <target>
/operations                    inspect, rename, resume or switch operations
/opsec strict                  tighten operation boundaries
/models                        switch provider or model
/share                         export the active operation bundle
/remediate <observation_id>    turn an observation into remediation guidance
/pwn <target>                  create a scoped pentest operation for a target

安装

npm```bash

npm install -g numasec numasec

### Bun```bash
bun add -g numasec
numasec

Docker```bash

docker run -it --rm -v "$PWD:/work" -w /work francescostabile/numasec:latest

### 来源```bash
git clone https://github.com/FrancescoStabile/numasec.git
cd numasec
bun install
cd packages/numasec
bun run build

工具表面

numasec 并非试图取代你现有的工具。

它赋予智能体一种受控的方式，来使用和推理你已有的环境：shell、文件、浏览器、HTTP、扫描器、证据、报告、知识库以及工作区状态。

智能体能够看到一小批有用的安全表面：

终端与文件： bash、read、write、edit、apply_patch、grep、glob
Web 与应用测试： http_request、browser、scanner、appsec_probe
操作控制： runbook、pwn_bootstrap、scope、opsec、、

knowledge 是首选的网络安全研究表面。它通过一个来源感知的代理，路由漏洞情报、包公告、方法论、技术、漏洞利用信号以及已安装工具的文档。

对于观测到的组件（如 nginx 1.18.0、OpenSSH_8.2p1 或 npm:[email protected]），它能够区分可能性与适用性，在可用时利用 KEV/EPSS 进行丰富，并建议安全的后续操作，而不会将情报转化为一个发现项。

cve 则保留作为 CVE 样式查询的兼容性别名。新的网络安全研究应使用 knowledge。

本地工具能够使 numasec 更强大。如果安装了这些工具，智能体便可以使用或围绕它们进行推理：```bash

Debian / Kali / Ubuntu

apt install nmap sqlmap ffuf gobuster nikto nuclei trivy checksec

macOS

brew install nmap sqlmap ffuf gobuster nikto nuclei trivy checksec

使用 `/doctor` 查看当前机器上可用、降级或缺失的内容。

## 模型与提供商

选择你信任的模型。numasec 与模型无关，它用一套安全工作流来封装你选择的模型：终端、工具、代理、操作手册、操作记忆、发现结果、证据和报告。

支持的提供商系列包括 OpenAI、Anthropic、Google、xAI、Bedrock、OpenRouter、Ollama、Vercel AI Gateway、兼容 OpenAI 的端点，以及通过本地模型栈支持的其他提供商。

关键不在于某个模型能神奇地解决安全问题，而在于好的模型在合适的安全环境中工作时会变得更有用。

## 架构

numasec 用安全工作流封装模型。模型可以推理和行动；numasec 则围绕操作保持上下文：工具、操作手册、事件、事实、证据、回放、发现结果和交付物。```mermaid
flowchart TB
  operator["Operator"] --> console["Terminal console"]
  console --> control["Permissioned / auto execution"]
  control --> agents["Cyber agents"]
  agents --> runbooks["Runbooks"]

  subgraph tool_layer["Tool layer"]
    browser["Browser"]
    http["HTTP"]
    scanner["Scanner"]
    shell["Shell"]
    knowledge["Knowledge broker"]
    vault["Vault"]
  end

  runbooks --> browser
  runbooks --> http
  runbooks --> scanner
  runbooks --> shell
  runbooks --> knowledge
  runbooks --> vault

  subgraph kernel["Cyber operation kernel"]
    ledger["Ledger"]
    facts["Facts"]
    relations["Relations"]
    evidence["Evidence"]
    replay["Replay"]
    workflow["Workflow"]
  end

  browser --> evidence
  http --> evidence
  scanner --> evidence
  shell --> evidence
  knowledge --> facts
  vault --> facts

  ledger --> facts
  facts --> relations
  evidence --> replay
  facts --> workflow

  facts --> lifecycle["Finding lifecycle"]
  relations --> lifecycle
  replay --> lifecycle
  workflow --> deliverables["Reports / share bundles / remediation"]
  lifecycle --> deliverables

  classDef top fill:#04130d,stroke:#00ff88,color:#eafff4,stroke-width:2px;
  classDef tool fill:#061014,stroke:#00c2ff,color:#eaf9ff,stroke-width:1.5px;
  classDef state fill:#0b0f0a,stroke:#7affb2,color:#eafff4,stroke-width:1.5px;
  classDef proofNode fill:#151104,stroke:#ffcc66,color:#fff7df,stroke-width:1.5px;
  classDef findingNode fill:#190808,stroke:#ff5f6d,color:#fff0f0,stroke-width:1.5px;

  class operator,console,control,agents,runbooks top;
  class browser,http,scanner,shell,knowledge,vault tool;
  class ledger,facts,relations,workflow state;
  class evidence,replay,deliverables proofNode;
  class lifecycle findingNode;

操作记忆

一个操作被存储为事件、事实、关系、证据、回放工件、工作流状态和交付物。

numasec.md 可以作为派生的上下文包存在。它有助于引导模型，但并非事实来源。

发现生命周期

安全工作存在混乱的中间状态。某些事物可能看起来有趣但并不真实。某些事物可以被观察到，但尚未准备好写入报告。某些事物可能被验证，但后来变得过时。

numasec 保持这些状态可见，而不是将所有内容扁平化为聊天输出。```mermaid flowchart LR candidate["Candidate
suspicion"] --> observed["Observed
evidence-backed signal"] observed --> verified["Verified
promoted with proof semantics"] verified --> reportable["Reportable
evidence + replay/exemption"]

candidate --> rejected["Rejected
ruled out"] observed --> stale["Stale
no longer trusted"] verified --> stale

classDef weak fill:#12170c,stroke:#d6ff66,color:#f8ffd8,stroke-width:1.5px; classDef proof fill:#061014,stroke:#00c2ff,color:#eaf9ff,stroke-width:1.5px; classDef report fill:#04130d,stroke:#00ff88,color:#eafff4,stroke-width:2px; classDef stop fill:#190808,stroke:#ff5f6d,color:#fff0f0,stroke-width:1.5px;

class candidate weak; class observed,verified proof; class reportable report; class rejected,stale stop;

模型允许探索。工作流不允许假装每个想法都是一个发现。

### 运行手册而非随机工具垃圾

当安全智能体在没有工作流的情况下调用工具时，会变得嘈杂。numasec 使用运行手册来让智能体沿着可识别的任务形状移动：表面映射、应用安全分类、范围化渗透测试工作以及未来的特定领域工作流。

当前最强项：

- `appsec-web-triage`
- `web-surface`
- `pwn` / 渗透测试入门流程

成熟度标记的表面：

- 仓库应用安全分类
- API 和认证表面工作
- 网络表面工作
- OSINT 目标工作
- CTF 和实验室工作流
- 云、容器、IaC 和二进制分类

## 设计初衷是避免 AI 安全垃圾

numasec 围绕一个简单规则构建：**智能体可以帮助你更快行动，但工作流不应让它过度声称。**

这就是为什么 numasec 跟踪范围、操作状态、发现、证据、重放和报告输出。

成熟重点：

- 应用安全
- 渗透测试

其他网络安全表面存在或计划中，但目前尚未宣传为同等成熟。

numasec 并不声称取代授权、操作员判断、手动审查或专业工具。

这种诚实并非营销上的谦虚。它是产品的一部分。当安全工具将信心与证据混淆时，它们会失去信任。

## 路线图

长期愿景很简单：

**一个能与社区共同成长的开源 AI 安全智能体。**

短期内，numasec 会保持专注：

- 更好的应用安全工作流
- 更好的渗透测试工作流
- 更强的本地工具适配器
- 更好的证据和重放捕获
- 更清晰的报告生成
- 更有用的智能体
- 更好的操作分享
- 更清晰的成熟度标签

长期：

- 带溯源的开源情报工作流
- CTF 和实验室工作流
- 云、容器和 IaC 分类
- 团队操作
- 审查与交接
- 更丰富的知识包
- 社区运行手册

规则保持不变：每个成熟的领域都需要真正的工作流支持，而不仅仅是一个提示。

## 文档

- [操作](https://github.com/francescostabile/numasec/blob/HEAD/docs/OPERATIONS.md)
- [工具参考](https://github.com/francescostabile/numasec/blob/HEAD/docs/TOOLS.md)
- [操作文件格式](https://github.com/francescostabile/numasec/blob/HEAD/docs/NUMASEC_FILE_FORMAT.md)
- [变更日志](https://github.com/francescostabile/numasec/blob/HEAD/CHANGELOG.md)
- [贡献](https://github.com/francescostabile/numasec/blob/HEAD/CONTRIBUTING.md)
- [安全](https://github.com/francescostabile/numasec/blob/HEAD/SECURITY.md)

## 开发```bash
bun install
bun typecheck

cd packages/numasec
bun test --timeout 30000
bun run build

AppSec 和 Pentest 基准测试是本地/手动的发布信心工具：```bash cd packages/numasec bun run bench:cyber --domain appsec bun run bench:cyber --domain pentest

不要从仓库根目录运行包测试。numasec 采用 Bun-first 的包本地工作流。

## 贡献

最有价值的贡献能使 numasec 成为更好的运维工具：

- 具有明确范围和证明语义的 runbook；
- 能将工具输出转化为溯源支持的事实的解析器；
- 适用于真正安全工具的适配器；
- 难以伪造的基准测试场景；
- 能减少过度声明的报告模板；
- 让操作在压力下更易读的 TUI 优化。

如果某项变更创建了经确认的安全声明，则需要证据。如果某项发现是可报告的，则需要可重放性或结构化豁免。

## 社区

最好的反馈不是“很酷的项目”。

最好的反馈是：

- 我在这类授权工作流上试过它
- 这部分让我更快
- 这部分阻碍了我
- 这个工具应当得到更好的支持
- 这个 runbook 应当存在
- 这个发现流程感觉不对劲
- 这份报告输出有用或没用

请使用 GitHub Issues 和 Discussions 报告 bug、工作流反馈、runbook 想法、适配器以及版本问题。

请确保示例是授权的、基于实验室的或经过安全匿名化的。

## 帮助塑造 numasec

numasec 还很早期，但方向很明确：

**让安全工作感觉更快、更敏锐、更不分散，借助一个驻留在终端中的 AI 代理。**

如果这听起来有用，请给仓库点个星，在一个授权工作流上尝试它，并告诉我它在哪里失效。

## 许可

[GNU Affero 通用公共许可证 v3.0 或更高版本](https://github.com/francescostabile/numasec/blob/HEAD/LICENSE)。使用 numasec 进行授权的安全工作、研究、教育及防御性操作。

<p align="center">
  由 <a href="https://www.linkedin.com/in/francesco-stabile-dev">Francesco Stabile</a> 构建
  | <a href="https://x.com/Francesco_Sta">@Francesco_Sta</a>
  <br/><sub>如果 numasec 对你有帮助，<a href="https://github.com/FrancescoStabile/numasec/stargazers">请点个星</a>并分享这个工作流。</sub>
</p>

AI 安全代理	一个在你的终端内工作而非单独聊天窗口的模型。
本地工具	numasec 使用你机器上已安装的工具，并显示哪些可用、缺失或降级。
操作手册	安全工作流，让代理在真实任务中持续行动，而非随意调用工具。
代理	使用 TAB 切换姿态，适用于 AppSec、渗透测试、OSINT、CTF/实验室和研究型工作。
操作记忆	将目标、范围、活动、发现结果、证据、回放和报告状态保持在一起。
发现结果工作流	跟踪安全信号，从模糊想法演变为有用发现结果。
证据与回放	保存理解、验证和重现重要工作所需的材料。
网络安全知识	将漏洞情报、公告、方法论和工具文档引入工作流。
报告	从操作中生成交付物，而非最后才重建一切。
共享包	导出工作，以便审查、恢复或移交。

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