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LingXi(灵犀)

LLM駆動のマルチエージェントフレームワークで、セキュリティ評価のための侵入テストタスクを自動化します。

LingXi(灵犀) とは?

Assassinticketcollector3649/LingXiは、大規模言語モデル(LLM)を活用したマルチエージェントフレームワークであり、セキュリティ評価における侵入テスト(ペネトレーションテスト)タスクを自動化します。このスキルは、複数のAIエージェントが連携して、ネットワークスキャン、脆弱性特定、エクスプロイト実行、レポート生成などの一連のテスト工程を自動的に実行します。主にKali Linuxなどのセキュリティテスト環境上で動作し、一般的な侵入テストツール(例: Nmap, Metasploit, Burp Suiteなど)と統合して使用できます。開発者やセキュリティ研究者は、このフレームワークを利用することで、手動で行っていた反復的なテスト作業を大幅に効率化し、より迅速かつ包括的なセキュリティ評価を実施することが可能になります。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add Assassinticketcollector3649/LingXi

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ドキュメント

Assassinticketcollector3649/LingXi(霊犀)

LLM駆動のマルチエージェントフレームワークで、セキュリティ評価のための侵入テストタスクを自動化します。

概要

LingXiは、大規模言語モデル(LLM)の能力を活用して、侵入テストの各フェーズを自動化するマルチエージェントシステムです。各エージェントは特定の役割(情報収集、脆弱性スキャン、エクスプロイト、レポート作成など)を担当し、協調して動作します。

主な特徴

  • マルチエージェント連携: 各エージェントが自律的にタスクを実行し、結果を共有
  • LLM駆動: 自然言語での指示と分析が可能
  • ツール統合: 標準的なセキュリティツールとのシームレスな連携
  • 自動レポート生成: テスト結果を構造化されたレポートに自動変換

対応プラットフォーム

  • Kali Linux
  • Parrot OS
  • その他のDebianベースのセキュリティディストリビューション

クイックスタート

  1. リポジトリをクローン:

    git clone https://github.com/Assassinticketcollector3649/LingXi.git
    cd LingXi
    
  2. 依存関係をインストール:

    pip install -r requirements.txt
    
  3. 設定ファイル (config.yaml) を編集:

    llm:
      provider: openai
      api_key: YOUR_API_KEY
    agents:
      - role: scanner
        enabled: true
      - role: exploiter
        enabled: true
    
  4. フレームワークを実行:

    python main.py --target example.com
    

アーキテクチャ

┌─────────────┐     ┌─────────────┐     ┌─────────────┐
│  Orchestrator │────▶│  Scanner    │────▶│  Analyzer   │
└─────────────┘     └─────────────┘     └─────────────┘
       │                                      │
       ▼                                      ▼
┌─────────────┐     ┌─────────────┐     ┌─────────────┐
│  Exploiter  │     │  Reporter   │◀────│  Data Store │
└─────────────┘     └─────────────┘     └─────────────┘

ライセンス

MIT License

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