安全侦察代理 aipieksel/ai-security-reconnaissance-agent

AI 安全侦察代理

由 aipieksel 维护。上游致谢和许可证仍归其各自作者所有。

AI 安全侦察代理帮助经授权的评估人员在决定哪些内容需要进一步审查之前，构建一份有证据支持的目标地图。它指导被动研究、对暴露服务的有界发现，以及最终的资产和技术清单。其报告记录观察结果和范围，而不是声称已利用或已证实漏洞。

本仓库为 DeepSeek Harness 提供代理预设和设置辅助工具。Harness 提供 Web UI、模型连接、会话和工具；该预设提供侦察工作流。使用现有的 Harness 安装，或使用下面的辅助工具启动一个单独的本地实例。你需要获得目标授权并配置好模型提供商。

任务如何运作

1. 定义确切经授权的主机、允许的检查、请求节奏和停止条件。
2. 在新的 Harness 会话中选择该预设，并在有界主动发现之前先运行被动研究。
3. 在将生成的 RECON_REPORT.md 和任务工作区中的支持性证据用于任何后续评估之前，先对其进行审查。

该工作流禁止利用、身份验证绕过、数据更改和服务中断。发现的子域名和第三方系统在单独获得授权之前仅为线索。

已在使用 DeepSeek Harness？

可复用的预设位于 presets/ai-security-reconnaissance-agent/。它包含：

- preset.yml：在 DeepSeek Harness 中显示的名称和描述。
- agent.cordis.yml：侦察指令和工具配置。

将整个文件夹复制到你正在运行的 Harness 实例所使用的状态目录中，即 $DSH_HOME/.agent-presets/ai-security-reconnaissance-agent/。如果你尚未配置 DSH_HOME，Harness 会使用 $HOME/.dsh。复制前请检查是否存在现有文件夹；保留任何自定义内容。保持你当前的模型设置、凭据和会话不变。

打开 Settings → Agent presets，选择 AI Security Reconnaissance Agent 作为默认项，并在你选择的任务工作区中启动一个新会话。如果你尚未配置模型，请在 Settings → Models 下进行配置。在该会话中提交下面的任务示例。

运行单独的本地 Harness 实例

随附的设置辅助工具会将预设安装到单独的本地状态中，并启动固定版本的 DeepSeek Harness Web UI。

需要 macOS 或 Linux、pnpm 11.19.0、Node.js 22.x 中的 22.19+，或 24+，以及 bash、curl、wget、nc、dig、nslookup、whois 和 jq。

如有需要，使用 npm install -g pnpm@11.19.0 安装 pnpm。
通过你常用的包管理器安装缺失的工具。在 Debian/Ubuntu 上，包名是 bash curl wget netcat-openbsd dnsutils whois jq。在 macOS 上，许多工具已内置；Homebrew 提供 wget、jq、whois 和 bind（用于 DNS 工具）。

pnpm install --frozen-lockfile --ignore-scripts
pnpm run doctor
pnpm run setup
pnpm start

已发布的运行时包含此处所需的产物；依赖的生命周期脚本会被跳过。

打开 http://127.0.0.1:3080。在 Settings → Models 中，配置你的模型提供方和凭据。在 Settings → Agent presets 中，选择 AI Security Reconnaissance Agent 作为默认值，然后创建一个新会话。点击 Choose workspace 并选择生成的 missions 文件夹（或你配置的任务目录）。在提交任务前检查所选的预设。现有会话会保留其自身的组合。

运行任务

使用你拥有或已获授权评估的目标：

Reconnaissance mission: https://your-authorized-domain.example/
Perform full passive and active discovery. Document everything.

Scope: this hostname only, HTTP/HTTPS on ports 80 and 443.
Treat discovered subdomains and third-party infrastructure as leads, not authorized targets.
Use at most one request per second; stop on rate limits or service instability.
Do not attempt authentication, exploit vulnerabilities, or retrieve private data.
Save the report and supporting artifacts in the working directory.
Separate observations, inferences, failed checks, and coverage gaps.

在运行真实任务前，替换示例主机名。更多细节和报告模板见 examples/mission.md 和 examples/report-template.md。

各部分所在位置

| 路径 | 用途 |
| presets/ai-security-reconnaissance-agent/ | 侦察指令、插件组合和显示元数据 |
| scripts/ | 本地安装、启动、依赖检查和运行时验证 |
| .recon/ | 私有 Harness 状态、模型设置、凭据和会话；被 Git 忽略 |
| missions/ | 工作目录和任务输出；被 Git 忽略 |
| examples/ | 经过脱敏的任务和报告模板 |

pnpm run setup 会将预设复制到 .recon/.agent-presets/ai-security-reconnaissance-agent/。当文件匹配时，重复执行是安全的。它会拒绝替换已修改的文件。要使用单独的状态或单独的任务目录：

RECON_HOME="$HOME/.local/share/ai-security-reconnaissance-agent" \
RECON_WORKSPACE="$HOME/ai-security-reconnaissance-agent-missions/example" \
pnpm start --port 3085

启动器会为其子进程设置 DSH_HOME 和 DSH_CWD。它不会使用或修改现有的 Harness 安装。RECON_HOME 和 RECON_WORKSPACE 可以指向此检出目录之外；请自行保护并排除这些目录。

工作原理 preset.yml 指定预设名称。agent.cordis.yml 提供其角色设定，并组合上游插件以实现持久化的 Bash 和文件编辑。模型决定运行哪些命令以及如何解读其输出。不存在单独的隐藏扫描器或固定流水线。

依赖项固定为 @deepseek-ai/dsh@0.1.1-rc.2，与源码安装保持一致。DeepSeek Harness 是开发者预览版，存在破坏性变更；更改固定版本前请先测试升级。其通用的 dsh --profile headless 命令不会挂载 AI Security Reconnaissance Agent。请使用此处记录的 Web 启动方式。

参见架构与限制、源码出处和验证。

边界与隐私

零利用规则是一条提示指令，而非强制执行的网络允许列表、文件系统沙箱或速率限制器。Shell 工具以 Harness 进程的操作系统权限运行。进行真实评估时，请使用专用账户或隔离机器，将机密信息置于工作区之外，并监督命令执行。

模型提供商会接收对话内容、工具结果和收集到的证据。Harness 会在其状态目录中存储会话历史和凭据。请审查提供商的保留设置，并在分享报告前对其进行脱敏处理。未经适当身份验证，请勿通过公共接口或代理暴露本地 Web 服务器。

被动服务可能不可用，搜索页面可能阻止自动化访问，技术指纹也可能存在歧义。该预设没有专用的搜索引擎 API，不保证穷尽覆盖，也不保证确定性报告。HTTP 200 或公开的 JavaScript 资源只能证明响应可访问；它不能证明存在特权访问或漏洞。

开发

pnpm test
pnpm run test:runtime

运行时测试使用隔离的临时状态和本地测试夹具。它不需要提供商密钥，也不会评估外部目标。参见 CONTRIBUTING.md。

AI Security Reconnaissance Agent 是一个基于 DeepSeek Harness 构建的独立项目。它不是 DeepSeek 的官方产品。第三方署名信息见 NOTICE。

许可证

MIT。上游预设模式的署名保留在 NOTICE 中。