Pentest Agent

Pentest Agent es una herramienta profesional de auditoría web automatizada que combina técnicas clásicas de pentesting con la generación de reportes redactados automáticamente por GPT-4, proporcionando resultados claros, ejecutivos y accionables.

Características

• ✅ Escaneo automatizado de puertos abiertos
• ✅ Fingerprinting e información pasiva
• ✅ Testeo de vulnerabilidades XSS y SQL Injection
• ✅ Resultados persistentes en base de datos
• ✅ Generación de reportes en lenguaje natural usando GPT-4
• ✅ Exportación en HTML o PDF (próximamente solo HTML para evitar problemas de codificación)
• ✅ Estructura de carpetas profesional (core, domain, infra, application, cli, reports, etc.)

Requisitos

• Python 3.10+
• OpenAI API Key (almacenada como variable de entorno OPENAI_API_KEY)
• Recomendado: entorno virtual (venv)

Instalación

# Clona el repositorio
git clone https://github.com/tuusuario/pentest-agent.git
cd pentest-agent

# Crea entorno virtual y activa
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # En Windows: venv\Scripts\activate

# Instala dependencias
pip install -r requirements.txt

Ejecución

# 1. Ejecutar auditoría web
python main.py audit run -u https://blandskron.com
python main.py audit run -u https://demo.owasp-juice.shop/#/

# Esto genera un archivo JSON en:
# results/blandskron.com/blandskron.com.json

# 2. Generar reporte HTML profesional
python main.py report generate -i results/blandskron.com/blandskron.com.json
python main.py report generate -i results/demo.owasp-juice.shop/demo.owasp-juice.shop.json

Estructura del Proyecto

pentest-agent/
│
├── main.py               # Entry point CLI
├── requirements.txt
│
├── cli/                  # Comandos Typer: audit, report
├── core/                 # Lógica de fingerprinting, escaneo, pruebas XSS/SQLi
├── domain/               # Modelos de dominio (e.g. Finding)
├── application/          # Servicios de alto nivel como audit_website()
├── infra/                # Base de datos, repositorios
├── gpt/                  # Cliente GPT y prompts
├── reports/              # Generador HTML (antes PDF)
│
└── results/              # Salida de auditorías (JSON + HTML)
    └── blandskron.com/
        ├── blandskron.com.json
        └── blandskron.com.html

GPT y Seguridad

Todos los hallazgos son interpretados y redactados usando el modelo gpt-4, contextualizando los resultados de la auditoría y generando recomendaciones con lenguaje natural profesional.

Licencia

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