AI Skill Hub 强烈推荐:AI安全扫描 是一款优质的Agent工作流。AI 综合评分 8.0 分,在同类工具中表现稳健。如果你正在寻找可靠的Agent工作流解决方案,这是一个值得深入了解的选择。
AI安全扫描 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排,将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程,实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成,适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。
AI安全扫描 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排,将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程,实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成,适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。
# 方式一:go install(推荐) go install github.com/chainreactors/aiscan@latest # 方式二:从源码编译 git clone https://github.com/chainreactors/aiscan cd aiscan go build -o aiscan . # 方式三:下载预编译二进制 # 访问 Releases 页面下载对应平台二进制文件 # https://github.com/chainreactors/aiscan/releases
# 查看帮助 aiscan --help # 基本运行 aiscan [options] <input> # 详细使用说明请查阅文档 # https://github.com/chainreactors/aiscan
# aiscan 配置说明 # 查看配置选项 aiscan --config-example > config.yml # 常见配置项 # output_dir: ./output # log_level: info # workers: 4 # 环境变量(覆盖配置文件) export AISCAN_CONFIG="/path/to/config.yml"
<p align="center"> <img src="web/assets/logo.svg" width="180" alt="aiscan logo"> <h1 align="center">aiscan</h1> <p align="center">AI-driven single-binary pentest agent with a built-in multi-engine arsenal, ready to go</p> </p>
<p align="center"> <a href="https://github.com/chainreactors/aiscan/releases"><img src="https://img.shields.io/github/v/release/chainreactors/aiscan?style=flat-square&color=00E59B" alt="Release"></a> <a href="https://github.com/chainreactors/aiscan/actions/workflows/ci.yml"><img src="https://img.shields.io/github/actions/workflow/status/chainreactors/aiscan/ci.yml?branch=master&style=flat-square&label=CI" alt="CI"></a> <a href="https://github.com/chainreactors/aiscan/releases"><img src="https://img.shields.io/github/downloads/chainreactors/aiscan/total?style=flat-square&color=00B4D8" alt="Downloads"></a> <a href="https://github.com/chainreactors/aiscan/blob/master/LICENSE"><img src="https://img.shields.io/badge/license-AGPL--3.0-blue?style=flat-square" alt="AGPL-3.0"></a> <a href="https://github.com/chainreactors/aiscan/stargazers"><img src="https://img.shields.io/github/stars/chainreactors/aiscan?style=flat-square&color=yellow" alt="Stars"></a> </p>
<p align="center"> <a href="README_CN.md">中文文档</a> </p>
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aiscan combines LLM agents with traditional security scanning engines. Three modes: Scan (deterministic pipeline, optional AI assist), Agent (natural-language autonomous assessment), IOA (multi-agent distributed collaboration).
Use only on explicitly authorized targets. Unauthorized use is illegal.
git clone https://github.com/chainreactors/aiscan.git && cd aiscan
make # standard edition
make runner # tag-free remote tool runner
make full # frontend + full edition
The standalone agent executable is no longer a maintained build or release target. Reference wiring remains in examples/agent and can be run manually with go run ./examples/agent --help. make full requires Node.js/npm and a working CGO toolchain; it builds the frontend first so the latest web/static assets are embedded into the binary. The native record tool is not included in the default full build; SDK and tool developers can build it explicitly with make record, as described in docs/record.md.
make web WEB_ADDR=127.0.0.1:18081 WEB_TOKEN=local-dev # full build + Web UI
On Windows amd64, make and make full use the bundled static RE2 backend and statically link the MinGW runtime, producing a single executable without RE2, Abseil, libstdc++, libgcc, or winpthread DLLs.
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```bash
```bash
export OPENAI_API_KEY="sk-..."
aiscan agent --provider openai --base-url https://api.deepseek.com/v1 --api-key sk-... --model deepseek-chat
Config file `aiscan.yaml`:
yaml llm: provider: openai api_key: sk-... model: gpt-4o context_window: 128000 # Set explicitly for custom model IDs max_tokens: 16384 # Maximum output per response ```
context_window is a literal token count: use 128000, not 128K. Values below 8192 are accepted, but the Web UI warns that they may be too small. The request output limit is dynamically clamped to the remaining context: min(max_tokens, context_window - current_context - 4096). If no output space remains, AIScan returns a clear error instead of sending a one-token request. Automatic compaction starts as the context approaches the configured window.
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aiscan 是一款 Agentic Security Scanner(智能体安全扫描器),它将 AI 驱动的侦察能力与确定性的扫描技术完美结合。通过引入 AI Agent 的思维模式,aiscan 不仅能执行传统的安全扫描,还能像安全专家一样进行智能化的资产探测与漏洞分析,为开发者和安全从业者提供更具洞察力的自动化安全评估能力。请注意,当前版本仍处于预览阶段,API 和功能可能会随版本迭代而变化。
aiscan 集成了 AI 驱动的智能侦察与传统确定性扫描工具,能够实现从资产发现到漏洞验证的全流程自动化。它支持多阶段的自动化链式任务,既能利用传统工具进行快速扫描,也能通过 LLM 进行结果的智能验证、公开 CVE 关联分析以及动态测试,从而在保证扫描效率的同时,大幅提升漏洞发现的准确性与深度。
您可以通过源码编译的方式安装 aiscan。首先使用 git 克隆仓库:`git clone https://github.com/chainreactors/aiscan.git` 并进入目录。随后使用 Go 进行构建:执行标准构建命令 `go build -o aiscan ./cmd/aiscan` 即可获得基础版本;若需包含 Playwright、Katana 及被动扫描功能的完整版,请使用 `go build -tags full -o aiscan-full ./cmd/aiscan` 进行编译。
aiscan 支持多种运行模式以适应不同的扫描场景。您可以根据需求选择快速模式(Quick mode)进行快速的暴露面映射,或者使用全量模式(Full mode)进行深度爬取与扩展覆盖。通过命令行工具,您可以灵活启动 Agent 任务,实现从端口发现到 Web 探测,再到弱口令检测与 POC 验证的自动化安全流水线。
aiscan 的 LLM 配置非常灵活,支持通过环境变量或配置文件进行管理。您可以通过设置 `OPENAI_API_KEY` 等环境变量来快速配置。此外,您也可以在 `aiscan.yaml` 配置文件中定义 `llm` 模块,指定 `provider`(如 openai)、`api_key` 以及使用的 `model`(如 gpt-4o),以便程序调用不同的 AI 模型进行智能分析。
aiscan 提供了强大的 CLI 命令行接口,允许用户通过参数直接指定 AI 服务提供商。例如,在执行 `aiscan agent` 命令时,可以通过 `--provider` 指定服务商(如 deepseek),利用 `--base-url` 配置 API 地址,并通过 `--api-key` 和 `--model` 参数完成身份验证与模型选择,实现高度自定义的 AI 驱动扫描任务。
aiscan 的核心工作流采用多阶段自动链式设计(Multi-stage auto-chaining),涵盖了从端口发现(port discovery)到 Web 探测(web probing)、弱口令检测(weak credentials)以及 POC 验证(POC detection)的完整流程。该流水线在基础阶段无需 LLM 即可运行,确保了扫描的高效性;在进阶阶段,则可选配 AI 驱动的结果验证、公开 CVE 关联分析及动态测试,实现确定性扫描与智能分析的深度融合。
高质量的AI安全扫描工具
该工具使用 AGPL-3.0 协议,商用场景请仔细阅读协议条款,必要时咨询法律意见。
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建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。
⚠️ AGPL 3.0 — 最严格的 Copyleft,网络服务端使用也需开源,SaaS 使用受限。
总体来看,AI安全扫描 是一款质量优秀的Agent工作流,在同类工具中具备一定竞争力。AI Skill Hub 将持续追踪其更新动态,建议收藏备用,结合自身场景选择合适时机引入使用。
| 原始名称 | aiscan |
| 原始描述 | 开源AI工作流:pi-like agentic security scanner for redteam — single binary for AI-driven pente。⭐68 · Go |
| Topics | aipentestingredteamgo |
| GitHub | https://github.com/chainreactors/aiscan |
| License | AGPL-3.0 |
| 语言 | Go |
收录时间:2026-06-24 · 更新时间:2026-06-26 · License:AGPL-3.0 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。
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