ARTEX:AI自动化渗透测试工具
原创
信安路漫漫
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2026年10月29日 07:00
上海
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01前言
今天介绍一款AI自主渗透测试系统-ARTEX。
ARTEX是一套AI自主渗透测试系统,由Autumn-27开发,以AGPL-3.0协议开源,采用基于大语言模型的多Agent架构 。2026年7月26日,ARTEX在GitHub发布。
2026年10月7日,CrowdStrike披露攻击者使用ARTEX对韩国金融机构发起攻击,以DeepSeek作为主要模型后端。10月8日,Autumn-27宣布项目转为闭源,原GitHub仓库无法公开访问,并声明设计初衷是在授权资产范围内做安全测试,攻击与作者无关
02github地址
目前原GitHub仓库已经无法公开访问,目前能找到的是社区维护的源码备份(如 LKyaha/ARTEX、Hinln/ARTEX 等),它们保留了最后一个开源版本(v0.3.15)的代码
https://github.com/Hinln/ARTEX
03安装方式
方式一:一键安装脚本(推荐)
示例 · BASH
git clone https://github.com/Autumn-27/ARTEX.git # 若原仓库不可用,可替换为社区备份地址
cd ARTEX
./install.sh
脚本会检测 Docker,让你选择 ① 全部 Docker 部署或 ② 本地编译运行。装好后访问 http://localhost:8787,首次进入 /setup 设置管理员密码。
方式二:Docker Compose 手动部署
示例 · BASH
git clone https://github.com/Autumn-27/ARTEX.git
cd ARTEX
cp .env.example .env
# 编辑 .env,填写 POSTGRES_PASSWORD,可选填入 ANTHROPIC_API_KEY 或 OPENAI_API_KEY
docker compose up -d
# → http://localhost:8787
镜像已内置 nmap、curl、ripgrep 等常用工具;./skills 和 ./data 以绑定挂载持久化。
方式三:预编译二进制(Releases)
从 Releases 下载对应平台的压缩包,解压后得到 artex、start.sh(Windows 为 start.bat)、skills/ 和 config.example.json。复制配置并填写数据库连接后,用 ./start.sh 启动(不要直接运行./artex,start.sh 是负责守护和页面一键更新的包装脚本)。
04核心亮点
ARTEX 的工程实现水准在公开的自主渗透 Agent 项目中相当突出,代码量约 15 万行,其中 Go 测试代码占比高达 48%,说明它的设计目标是一个“能跑、能查、能回滚”的生产级系统,而非概念演示。
双图架构:把“目标”和“进度”彻底拆开
这是 ARTEX 最具辨识度的设计。它没有把资产和探索过程塞进一张表,而是拆成两张独立的图:
资产图:全局共享的“资产真值库”,跨任务复用,节点包括根域名、子域名、IP、服务、应用、端点,按公司归属去重,确保覆盖率计算准确。
探索图:每个任务独立,记录 goal(目标)、intent(意图)、fact(事实)、finding(漏洞)、hint(提示),通过血缘边连成推理链。
两者通过一张轻量的锚点表相连,既能从探索方向反查“打了哪些资产”,也能从资产反查“被哪些意图测过”。
Planner + Worker 的事件驱动闭环
系统由一个 Planner(规划者)和多个 Worker(执行者)组成。Planner 是唯一的意图生成者,它读取探索图的态势,按依赖顺序派发意图;Worker 领取意图,调用真实的 Bash/HTTP 工具执行,将新资产、事实、漏洞写回双图后即停。图变更会自动唤醒 Planner 进入下一轮,直到目标被证明,形成“探索—决策—执行—写回”的自动循环。
工程化细节:流量留痕与证据纪律
每一次 Worker 的真实请求都经过 MITM 代理全程留痕,支持 CA 验证,并配合拦截规则形成“工具审批门”,确保每一步操作可追溯、可审查。
可扩展的工具与 Agent 生态
支持通过自定义工具、MCP 服务器、Skill 扩展 Agent 的能力;LLM 连接可通过 API 配置,模型设置可按任务和 Agent 粒度调整。系统也支持从 ScopeSentry 一键同步资产数据,避免重复收集。
图 01
图 02
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