Z3r0:我所设想的红队协作平台

项目背景 最近频繁爆出的高危漏洞,证明了 Agent 在安全领域的能力。而在安全评估场景里,单个的聊天式 Agent 很快会遇到三个现实问题:任务边界不清、工具执行不可控、过程难以复盘。 一次渗透测试、代码审计或逆向分析通常不是“问一次、答一次”的即时任务,而是持续数小时甚至数天的长程任务:需要拆分任务、调用不同工具、保存证据、人工接管验证、恢复中断现场,形成报告并把所有上下文沉淀为可审计记录。Z3r0 想解决的是安全工作里的协同和控制问题,把这些能力收敛到一个受控的安全工作台里:既可以由 Agent 驱动完成自动化情报收集、渗透测试、逆向分析等任务,也可以由人工追踪任务、接管流程。 因此,Z3r0 的核心目标可以概括为: 用多 Agent 分工处理安全任务,用 Docker 沙箱约束工具执行,用持久化事件和上下文投影保证任务过程可恢复、可审计、可复盘。 项目架构 智能体编排 Z3r0 定义了五个核心 Agent: 代号 名称 角色 职责 cso Z3r0 首席安全执行官 任务拆解、协调任务、结果整合 cie L1ly 首席情报工程师 情报收集、资产梳理、关系分析 cpe Fr4nk 首席渗透工程师 渗透测试、漏洞验证、风险确认 cre J4m3 首席逆向工程师 逆向分析、漏洞挖掘、代码审计 cce Nu1L 首席密码工程师 密码协议、算法分析、实现审查 运行时流程 用户在前端发送消息后,链路大致如下: 子任务委派 主 Agent 对于各个子 Agent 的任务委派,作为持久化的后台任务存在。每个子任务都会变成一个持久化后台 job,核心流程是: 当子任务完成后,系统会写入 agent_notifications。主 Agent 不需要主动轮询,运行时会用内部通知 prompt 唤醒它,让它整合子任务结果并继续当前任务的下一步研判、调度。 安全沙箱 Z3r0 基于 Docker 实现了一套沙箱管理机制。沙箱内部集成了 Python、Node、Java 等基础运行时环境和 Nmap、Sqlmap、Ghidra 等常用安全工具,能够让 Agent 在安全、可控的环境里完成各类安全任务。对外还提供了终端、noVNC 和文件管理器,便于用户人工接管沙盒环境,与 Agent 进行任务协同。 ...

2026.05.20 09:42:30 · 1 分钟 · yv1ing

LangChain 驱动的自动代码审计工具

最近 DeepSeek 真是火的一塌糊涂,这也让我不得不思考,未来是否真的会被 AI 取代? 我想,与 AI 紧密配合也许会是未来的大方向:某些机械性的工作不会再需要那么多的人力去完成,更多时候应该是交由大模型驱动的工作流来自动完成,而仅需少量人员作为监督和审查。 随着安全意识的不断提高,SDL 也越来越被重视,我就在想:SDL 中的 SAST 是否也可以让 AI 来辅助完成?在网上搜索了一番,确实有部分团队已经在做这个事情了,但是数量并不多,所以我决定尝试一下,把这一想法付诸实践。但此前我对大模型一无所知,所以整个过程也都磕磕绊绊的,最终写出来的工具也仅限于能用,还有很多不足,希望未来能深入学习之后再做提高吧。 项目地址: https://github.com/yv1ing/MollyAudit ...

2025.02.10 02:28:57 · 1 分钟 · yv1ing

AHUCTF 2024 admin 解题思路

给新生们出的一道关于 CSP 绕过的题目。 ...

2024.10.30 06:01:08 · 2 分钟 · yv1ing

从 js 审计到连续 3 个中危漏洞

好几天没写博客了,今晚回来趁着给手机充电,总结一下最近一次拿下的 3 个中危漏洞。 ...

2024.04.12 11:44:30 · 1 分钟 · yv1ing