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nano-analyzer — 一个由 AISLE 开发的、基于 LLM 的最小化零日漏洞扫描器。 | Kitploit
工具/GitHubGitHub/weareaisle/nano-analyzer
静态分析漏洞扫描器漏洞分析代码分析漏洞利用二进制分析机器学习AI 安全
GitHubweareaisle/nano-analyzer

nano-analyzer

一个由 AISLE 开发的、基于 LLM 的最小化零日漏洞扫描器。

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305574个月前Kitploit 审核通过

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Nano-analyzer

由 AISLE 提供的极简 LLM 驱动的零日漏洞扫描器。

aisle-nano-analyzer-diagram

仅为演示目的的研究原型。 这是一个简单的单文件工具,能够检测真实的零日漏洞。请注意,这是一个原型,偏向于 C/C++ 内存安全漏洞,并且会产生误报。我们本着开放研究的精神原样分享它——请留意其中可能存在的尖锐问题。

功能说明

Nano-analyzer 是一个简单的单文件 Python 扫描器,它将源代码通过一个三阶段 LLM 流水线处理:

  1. 上下文生成 — 模型为文件撰写安全简报:它的功能、不受信任数据的流向、存在的缓冲区及其大小。
  2. 漏洞扫描 — 同一个模型,在上下文的基础上,逐个函数搜索零日漏洞并输出结构化发现。
  3. 质疑式分类 — 每个发现都会经受多轮质疑,由一位持怀疑态度的评审员通过 grep 代码库来验证(或反驳)防御措施。最终由仲裁者做出最终决定。

结果以 Markdown 和 JSON 文件保存,供人工审查。

当前限制

这是一个 v0.1 原型。请注意以下几点:

  • C/C++ 偏见。 提示词、少样本示例和启发式规则主要针对 C/C++ 内存安全漏洞(缓冲区溢出、空指针解引用、整数溢出、类型混淆)进行了优化。它也能扫描其他语言,但效果较差。
  • 误报。 即使经过多轮分类,仍可能出现经不起仔细推敲的发现。务必手动验证。
  • 漏报。 扫描器可能遗漏整个漏洞类别——逻辑错误、竞态条件、加密问题、身份验证绕过等。扫描无结果并不意味着代码是安全的。
  • 单文件分析。 每个文件独立扫描。跨编译单元的跨文件漏洞很可能被遗漏。
  • 依赖 LLM。 结果因使用的模型而异。不同模型会发现不同问题并产生不同的误报幻觉。

设置

要求

  • Python 3.8+
  • OpenAI API 密钥(用于 OpenAI 模型)或 OpenRouter API 密钥(用于其他提供商)
  • 可选:ripgrep (rg) 用于分类时的 grep 查找
  • 可选:Google codesearch (csearch/cindex) 用于大型仓库的快速 grep

安装

root@kitploit:~
git clone https://github.com/weareaisle/nano-analyzer.git
cd nano-analyzer
# No dependency installation needed. Run directly:
python3 scan.py --help

API 密钥

将您的 API 密钥设置为环境变量:

root@kitploit:~
# For OpenAI models (model names without a slash, e.g. "gpt-5.4-nano"):
export OPENAI_API_KEY=sk-...

# For OpenRouter models (model names with a slash, e.g. "qwen/qwen3-32b"):
export OPENROUTER_API_KEY=sk-or-...

扫描器根据模型名称决定使用哪个密钥:如果名称包含 /,则通过 OpenRouter 路由;否则直接使用 OpenAI API。

使用方法

基本扫描

root@kitploit:~
# Scan a single file
python3 scan.py ./path/to/file.c

# Scan a directory recursively
python3 scan.py ./path/to/src/

常用选项

root@kitploit:~
# Use a different model
python3 scan.py ./src --model gpt-5.4

# Control parallelism
python3 scan.py ./src --parallel 30

# Point triage grep at the full repo root (useful when scanning a subdirectory)
python3 scan.py ./lib/crypto/ --repo-dir ./

# Only surface high-confidence findings
python3 scan.py ./src --min-confidence 0.7

# More triage rounds for higher accuracy (default: 5)
python3 scan.py ./src --triage-rounds 7

所有标志

输出

结果保存到 ~/nano-analyzer-results/<timestamp>/(或 --output-dir):

root@kitploit:~
<timestamp>/
├── summary.json              # 机器可读的扫描摘要
├── summary.md                # 人类可读的扫描摘要
├── <filename>.md             # 每个文件的原始扫描输出
├── <filename>.context.md     # 每个文件的上下文简报
├── <filename>.json           # 每个文件的完整结果数据
├── triages/                  # 详细的分类推理过程
│   └── T0001_<file>_<title>.md
├── findings/                 # 通过分类的发现
│   └── VULN-001_<file>.md
├── triage.json               # 所有分类判定结果
└── triage_survivors.md       # 已验证发现的摘要

分类工作原理

当扫描发现中或以上严重性的问题时,分类流程启动:

  1. 一位持怀疑态度的评审员对照实际代码检查发现,并可以 grep 代码库 来验证或反驳所声称的防御措施。
  2. 此过程重复多轮(默认:5 轮),每位评审员会看到之前的论点,并被鼓励寻找新的证据,而不是重复旧观点。
  3. 最终仲裁者阅读所有轮次并做出有效/无效的判断。
  4. 置信度分数(例如 80% [VVIVV→V])反映了判定为有效的轮次比例。

通过分类的发现会写入 findings/ 目录,并附带完整的推理链。

免责声明

此工具为研究原型。它不能替代专业安全审计、人工代码审查或成熟的静态分析工具。请勿将其作为唯一的安全评估手段。使用风险自负。

许可证

Apache 许可证 2.0

下载工具
标志默认值描述
path(必填)要扫描的文件或目录
--modelgpt-5.4-nano所有阶段(上下文、扫描、分类)使用的模型
--parallel50最大并发扫描 API 调用数
--triage-thresholdmedium对此严重级别或以上的发现进行分类
--triage-rounds5每个发现的分类轮数
--triage-parallel50最大并发分类 API 调用数
--max-connectionsparallel + triage-parallelAPI 调用总数上限
--min-confidence0.0仅显示置信度高于此值的发现(0.0–1.0)
--project目录名分类提示中使用的项目名称
--repo-dir自动用于 grep 查找的仓库根目录(自动:文件为父目录,文件夹为扫描目录)
--output-dir~/nano-analyzer-results/<timestamp>/结果保存位置
--max-chars200,000跳过大于此值的文件
--verbose-triage关闭显示每轮分类进度