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更新: 11/2/2025 字数: 0 字 时长: 0 分钟

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Pentestllm 操作说明

3.3.1 登录

根据 PentestLLM 前端设计文档，系统的登录界面未在当前附件中详细展示，但作为一款安全工具，用户需要通过认证才能访问系统。

用户通过输入正确的用户名和密码登录系统。成功认证后，系统展示主界面，即仪表盘 。

3.3.2 初始化

系统初始化流程旨在确保平台环境和必要的工具链已准备就绪。

• 环境准备：PentestLLM 作为一个自动化渗透测试工具 ，依赖于多个工具（如 Nmap、Nuclei、Xray、SQLMap 等）和 AI Agent 驱动的规划与执行能力 。

• 首次使用：如果系统是首次部署或缺少必要的工具配置，用户可能需要进行初始化配置，包括：

  • 配置所需的渗透测试工具路径。

  • 设置 Agent 运行所需的 API 或凭证。

  • 导入基础知识库或配置数据存储。

3.3.3 数据中心/主界面概览

用户认证成功后，系统跳转到主界面，首页展示为 仪表盘 (Dashboard) 。

界面布局

左侧为导航栏 ，用于访问不同的功能模块 。 导航栏包括 ：

• 仪表盘 (Dashboard)

• 任务 (Tasks)

• AI 智能体 (AI Agent)

• 知识库 (Knowledge Base)

• 漏洞 (Vulnerabilities)

• 历史 (History)

• 设置 (Settings)

右侧为主内容区，采用分栏与卡片式布局 ，组织核心功能模块与数据展示 。

仪表盘主要模块

仪表盘展示一个任务的完整生命周期和结果 。它主要包含以下核心模块：

1. 启动新的渗透测试 (任务启动)：

   • 用户在该输入区输入目标 URL 。

   • 例如，输入靶场地址 http://222.20.126.132:8888 以开始渗透测试 。

2. 当前任务/最近任务：

   • 展示正在运行任务的目标、状态（如“运行中” ）和进度（如 30% ） 。

   • 显示最近完成或运行中的任务列表 。

3. AI 智能体推理（Agent Log）：

   • 展示 AI 规划器 Agent 的思考与执行过程 。

   • 内容以日志或聊天窗口形式实时更新 。

   • 每轮迭代输出 计划 (Plan) 和 行动 (Action) 。

     • 迭代 1 - 计划：执行 run_nmap 任务，进行端口扫描和服务发现 。

     • 迭代 1 - 行动：生成 Nmap 命令并执行 。

     • 迭代 3 - 计划：执行 run_observer_ward，进行技术栈识别 。

     • 迭代 5 - 计划：启动 browser-use 实例进行自动化交互和流量生成 。

4. 知识库 (Knowledge Base)：

   • 聚合所有工具发现的信息，形成对目标的完整画像 。

   • 分类展示发现：如 技术栈、服务、目录、凭证 。

   • 可能包含敏感信息泄漏（如 hae 正则匹配到的敏感信息 ）和 JSON Web Token 等指纹信息 。

说明：随着测试的进行，各模块（AI 智能体推理、知识库和漏洞列表）会实时填充新内容 ，用户可通过左侧导航栏随时切换查看测试进度和成果 。

3.3.6 漏洞列表：成果集中展示

漏洞 (Vulnerabilities) 模块集中展示所有已确认的安全漏洞，并实时更新新发现的漏洞 。

• 风险等级概览：顶部展示按风险等级（严重、高危、中危、低危）分类的漏洞总计数 。

• 详细列表：漏洞信息以可排序、可筛选的表格或列表形式展示 。

  • 关键字段：包括漏洞名称、风险等级、发现工具（如 Xray ）、漏洞详情（如 URL、参数）和状态（待确认/已确认） 。
  • 示例数据：可查看后台被动扫描（如 Xray）得到的具体 Web 漏洞列表，显示 ID、Target URL 和 PluginName/VulnType 。

1. 运行环境硬件（服务器）

运行环境主要负责核心的 AI 大模型推理和高并发的渗透测试任务执行。

CPU：AMD EPYC 7713 64核128线程 * 2 (共 128 核心 256 线程)。内存：1TB (128GB * 8)。显卡 (GPU)：NVIDIA RTX 3090 24G * 2 (两块 24GB 显存 GPU，用于 LLM 推理加速)。操作系统：Linux ubuntu 5.15.0-79-generic。

2. 开发环境硬件（工作站/测试机）

开发环境主要用于代码编写、调试、集成测试和日常操作。 CPU：英特尔(Intel)酷睿 13代 i7-14700K (16核24线程)。主板：华硕 Z790 P D5 主板。存储：三星 990 EVO PLUS 1T 固态硬盘。内存：金士顿 野兽 16G * 2 5600 (32GB)。显卡 (GPU)：3090 24G * 2 (用于开发阶段的模型测试和渲染)。电源：长城 2000W 金牌全模组。其他：机箱TT 钢影360机箱，散热器 追风者T6 黑色无光 6铜管。

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二、 软件环境配置

1. 运行环境软件

运行环境软件包括 LLM 推理服务和核心依赖库。 Python 环境：Python 3.12。LLM 推理服务：vLLM。模型：Qwen/Qwen-14B-Chat。启动配置：通过 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model Qwen/Qwen-14B-Chat --trust-remote-code --gpu-memory-utilization 0.8 启动 LLM API 服务，监听于 localhost:8787。关键依赖库： fastapi (0.116.1)：高性能 API 框架。openai (1.97.0)：调用 LLM 接口。langchain (0.3.25)：Agent 框架。mitmproxy (12.1.1)：用于流量捕获与分析。

2. 开发环境软件

开发环境软件包括编程语言和所有项目依赖库。 Python 环境：Python 3.12。依赖库：beautifulsoup4 (4.13.4)browser-use (0.3.2)fastapi (0.116.1)httpx-sse (0.4.1)langchain (0.3.25) mcp (1.14.0) openai (1.97. mitmproxy (12.1.1)playwright (1.53.0) pydantic (2.11.7) python-dotenv (1.1.1)