VulnClaw 🦞

AI 기반 침투 테스트 CLI 도구 — 사람 말로 말하고, 취약점을 공격합니다.

[](#-보안 선언)

🌐 영문 버전: README_EN.md

본 프로젝트는 독립 실행 가능한 AI 침투 테스트 에이전트입니다.

프로젝트 공식 사이트:

LLM 에이전트 + MCP 툴체인 + 침투 스킬 편집, OpenAI / Anthropic / MiniMax / DeepSeek 등 호환 모델과 함께, 자연어 입력 → 「정보 수집 → 취약점 발견 → 취약점 활용 → 보고서 생성」 전체 프로세스를 자동 완성합니다.

빠른 시작 · 아키텍처 설계 · 스킬 체계

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기능

자연어 입력, AI가 침투 테스트 전체 프로세스를 자동 실행:

권한 있는 침투 테스트, CTF 대회, 보안 교육, 레드팀 훈련 등 시나리오에 적합합니다.

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특징

• 목표 기반 해결 엔진(기본값) — 고정 라운드 워크플로우 제거, 「목표 달성 / 탐색 한계 도달 / 보안 예산」 종료 조건으로 자동 수렴
• 블랙보드 그래프 상태 공간 탐색 — 침투를 origin에서 goal까지 탐색 모델링: Fact(확인된 사실) + Intent(탐색 방향), 구조적으로 '제자리걸음' 방지
• 증거 수준 환각 방지 게이트 — 주장된 flag/결론은 실제 툴 출력에서 문자 단위로 나타나야 신뢰, 임의 flag 생성 방지
• 자연어 기반 실행 — 인간 말로 침투 의도 기술, 단계와 툴 자동 인식
• 13개 LLM 제공자 — OpenAI / Anthropic / MiniMax / DeepSeek / 지보 / Moonshot / 천문 / SiliconFlow / 두부포 / 백천 / 계단별 별 / 상탕 / 영일만물, 원클릭 전환
• MCP 툴체인 — 4개 MCP 서비스: fetch / memory 로컬 즉시 사용, chrome-devtools / burp 외부 MCP 서비스 연동 브라우저 자동화·HTTP 캡쳐 재생
• 원시 트래픽 증거 저장 — VulnClaw 자체 캡처 저장: 실행 내부 범위 필터 후 추가형 JSONL 인덱스 + 각 요청 원본 evidence/traffic/ 저장. 내장 traffic_list / traffic_view / traffic_repeat / traffic_sitemap 툴로 직접 읽기·쓰기 (traffic_repeat 덮어쓰기 재생 지원), 검증된 취약점 보고서에 원본 요청/응답 내장. mitmproxy 프록시와 Playwright 브라우저 캡처는 선택 의존(pip install vulnclaw[traffic]), 가용성 감지 후 활성. Burp/chrome-devtools 선택적 인터랙티브 레이어 단일 저장소 통합
• AI 에이전트 핵심 — OpenAI 호환 프로토콜 + Tool Calling + 독자적 침투 루프
• 구조화 추론 + 적응형 반성 — 알려진 사실/제약/공격 체인 구조화; 실패 자동 분류 및 L0-L4 점진적 payload 우회 전략 적용
• 취약점 탐지 플러그인 체계 — 낮은 결합 플러그인 런타임 + 내장 읽기 전용 웹 플러그인, 결과 자동 보고 체인 연결(vulnclaw plugins)
• **21개 침투

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🌐 본 텍스트는 빠른 이해를 돕기 위한 요약 번역본입니다. 정확한 기술 정보 및 전체 코드는 GitHub 원문에서 확인하실 수 있습니다.