Cộng đồng GitHub giới thiệu ARTEX, hệ thống AI đa tác tử cho kiểm thử xâm nhập trong lab
ARTEX là một hệ thống AI mã nguồn mở dành cho kiểm thử xâm nhập tự động, được xây dựng với các mô hình ngôn ngữ lớn đa tác tử, backend Go, giao diện Next.js và PostgreSQL. Hệ thống được thiết kế để chạy trong lab cô lập, nơi một agent lập kế hoạch và các agent thực thi cùng chia sẻ đồ thị tài sản và đồ thị khám phá; con người phê duyệt các hành động bị chặn và toàn bộ lưu lượng được ghi lại. Dự án có thể triển khai dưới dạng một binary duy nhất hoặc bằng Docker Compose, cung cấp dashboard cho tài sản, tác vụ, mức tiêu thụ token, lệnh gọi công cụ, hoạt động của agent, phê duyệt và lưu lượng. ARTEX có thể nhập dữ liệu tài sản từ ScopeSentry, hỗ trợ các model Anthropic hoặc tương thích OpenAI, cho phép cấu hình số agent chạy đồng thời, kết nối MCP từ xa và có agent riêng để kiểm tra lại liệu một lỗ hổng đã được khắc phục hay chưa. Phần mô tả dự án cũng cho biết ARTEX đã giành chiến thắng trong cuộc thi agent công thủ của Baidu, nhưng đây là tuyên bố xuất hiện trong phần giới thiệu dự án. Trên thực tế, ARTEX hướng đến các đội ngũ bảo mật và lập trình viên muốn tự động hóa một phần quy trình kiểm thử được cấp phép mà vẫn giữ con người trong vòng phê duyệt; công cụ chỉ nên được dùng với các hệ thống thuộc quyền sở hữu hoặc được cho phép đánh giá.
ARTEX phù hợp với đội ngũ bảo mật và lập trình viên muốn tự động hóa kiểm thử trong môi trường được cấp phép, với cơ chế duyệt thủ công và ghi lại lưu lượng. Người dùng tại Việt Nam có thể thử triển khai trong lab cô lập bằng Docker, nhưng không nên quét hoặc kiểm thử hệ thống thật nếu chưa có sự cho phép rõ ràng.
Đọc bài gốc