Offensive AI Agentic 全景：项目 / 模型 / Skill / MCP / 论文 / Benchmark / 商业产品 一览

Offensive AI Agents Landscape: Projects, Models, Skills, MCP Servers, Papers, Benchmarks & Commercial Solutions

本文档以进攻型 AI为主线，系统整理了 AI 渗透测试 / 自主红队 Agent 领域的开源项目、进攻型 & 安全专用开源模型、进攻型 AI Skill 与 MCP Server、学术论文、能力评测 Benchmark 与国内外商业化解决方案，帮助研究者、安全工程师与企业安全决策者快速建立领域全景认知。注意：本文档聚焦"用 AI 做攻击"，而非"攻击 AI 系统"（LLM 自身安全性如 prompt injection / jailbreak 等不在主线范围，仅少量关联项目涉及）。

This document focuses on offensive AI — curating open-source projects, offensive & security-specialized open-weight models, offensive AI Skills & MCP Servers, academic papers, capability benchmarks, and commercial solutions (international & China) in AI-driven penetration testing & autonomous red-team agents. It helps researchers, security engineers, and enterprise decision-makers quickly form a holistic view of the domain. Note: the primary lens is "using AI to attack", not "attacking AI systems" (LLM security topics such as prompt injection / jailbreaking are out of scope for the main thread, though a few related projects may appear incidentally).

数据采集时点：2026-09-11（论文章节全量核验：修复错链与元数据、移除 4 篇 LLM 自身安全类论文、经 LLM4Pentest 交叉核对补充 47 篇，73→116）｜ Star 数 ≥ 1000 统一以 k 为单位（保留一位小数）。

---

📋 开源Agent列表

Open-Source Agent List

按 Star 数降序排列，收录 Star ≥ 90 的开源 AI 渗透测试 / 红队 Agent 及进攻型安全项目。 ⭐新补充 = 本轮新增（2026-07-14/15） Sorted by stars (desc), projects with ≥ 90 stars — covering AI penetration testing, red-team agents, and offensive security tools. ⭐ = newly added this round (2026-07-14/15).

#	项目	Stars	语言	类型	简介
1	usestrix/strix	60.1k	Python	渗透 Agent	开源 AI 黑客，发现并修复应用漏洞（🚀 一个多月 Star 从 41k 飙升至 60k，反超 shannon 登顶）
2	KeygraphHQ/shannon	47.6k	TypeScript	渗透 Agent	面向 Web 应用和 API 的自主白盒 AI 渗透测试工具
3	vxcontrol/pentagi	22.2k	Go	渗透 Agent	全自主 AI 代理系统，执行复杂渗透测试任务
4	GreyDGL/PentestGPT	15.2k	Python	渗透 Agent	LLM 驱动的自动化渗透测试代理框架（早期标杆）
5	0x4m4/hexstrike-ai	11.5k	Python	MCP / 渗透	MCP 服务器，让 AI Agent 自主运行 150+ 安全工具
6	aliasrobotics/cai	9.8k	Python	安全 AI 框架	Cybersecurity AI（CAI）安全框架（已于 2026-08-28 归档，曾产出 18 篇论文、30+ CVE）
7	Ed1s0nZ/CyberStrikeAI	6.3k	Go	渗透 Agent	Go 构建的 AI 原生安全测试平台
8	elder-plinius/T3MP3ST	5.9k	TypeScript	红队 Agent	自主红队平台 / 多智能体进攻性安全元框架，复用本机 AI 编码代理（Claude Code/Codex/Ollama 等）作零日漏洞猎手
9	OWASP/Nettacker	5.5k	Python	自动化扫描	OWASP 自动化渗透测试 / 漏扫框架
10	GH05TCREW/pentestagent	3.0k	Python	渗透 Agent	黑盒安全测试 AI Agent 框架（GHOSTCREW）
11	oritera/Cairn	2.5k	Python	渗透 Agent	通用状态空间搜索引擎，自主渗透
12	samugit83/redamon	2.4k	Python	红队 Agent	AI 驱动的代理式红队框架
13	Armur-Ai/Pentest-Swarm-AI ⭐新补充	2.4k	Go	渗透 Agent	首个"蜂群"架构自主渗透平台，信息素黑板去中心化协作，ReAct 推理 + 5 种蜂群剧本，支持 Claude API / Ollama 本地，含 MCP 服务器
14	0xSteph/pentest-ai-agents	2.2k	Shell	Claude SubAgent	将 Claude Code 转为攻击性安全研究助手
15	CyberStrikeus/CyberStrike ⭐新补充	2.2k	TypeScript	渗透 Agent	AI 驱动的进攻性安全代理，7,300+ 安全技能，基于 MITRE ATT&CK / CIS / OWASP / NIST，含网站 cyberstrike.io
16	zakirkun/guardian-cli	1.9k	Python	渗透 Agent	生产级 AI 渗透 CLI（Gemini + LangChain）
17	0xSteph/pentest-ai ⭐新补充	1.6k	Python	渗透 Agent	MCP 服务器封装 205+ 安全工具 + 17 个专业代理 + 确定性漏洞验证（零误报），CLI + MCP 双路径，自带 LLM
18	Gowtham-Darkseid/AutoPentestX	1.5k	Python	渗透 Agent	自动化渗透测试与漏洞报告
19	bugbasesecurity/pentest-copilot	1.3k	JavaScript	浏览器助手	浏览器端的道德黑客辅助工具
20	SanMuzZzZz/LuaN1aoAgent	1.3k	Python	渗透 Agent	全自主 AI 渗透 Agent，XBOW >90%（广州大学）
21	PentesterFlow/agent ⭐新补充	1.3k	TypeScript	渗透 Agent	终端内 Agentic 进攻性安全，"人在回路中"，内置 OWASP Top 10 技能 + Burp 集成 + 覆盖率跟踪
22	ipa-lab/hackingBuddyGPT	1.2k	Python	渗透 Agent	50 行代码内调用 LLM 协助伦理黑客
23	berylliumsec/nebula	1.1k	Python	渗透助手	AI 渗透助手，自动侦察 / 笔记 / 漏洞分析
24	splx-ai/agentic-radar	1.0k	Python	Agent 安全扫描	LLM Agentic 工作流安全扫描器（OpenAI Agents、CrewAI、LangGraph 等）
25	xalgord/xalgorix	953	Go	渗透 Agent	开源 AI 渗透测试 Agent
26	ASCIT31/Dark-Moon ⭐新补充	887	Python	渗透 Agent	AI 驱动的自主渗透测试引擎，覆盖 Web/云/AD/K8s，多智能体编排 + 隐私网关 + 50+ 工具集成
27	verialabs/ctf-agent	757	Python	CTF Agent	自主 CTF solver，BSidesSF 2026 第一名
28	westonbrown/Cyber-AutoAgent	544	TypeScript	渗透 Agent	XBOW 验证基准 85%，已归档但代表性强
29	ARCANGEL0/EVA	526	Python	渗透 Agent	AI 辅助渗透测试代理，多后端 AI 集成
30	m-sec-org/BreachWeave	525	TypeScript	渗透 Agent	Manager/Observer/Solver 多角色架构（腾讯云黑客松第二期线下决赛一等奖，排名 1/613）
31	transilienceai/communitytools	502	Python	Claude 工具集	开源 Claude Code skills/agents/slash command
32	0ca/BoxPwnr	450	Python	渗透 Agent / 多平台基准	HackTheBox / TryHackMe / picoCTF / Cybench / XBOW 等 15 个平台基准框架
33	crond-jaist/AutoPentest-DRL	448	Python	强化学习渗透	使用深度强化学习的自动化渗透测试
34	SHAdd0WTAka/Zen-Ai-Pentest	446	Python	渗透 Agent	多代理 AI 渗透框架 + 合规报告
35	aielte-research/HackSynth	316	Python	渗透 Agent	Planner + Summarizer 双模块，PicoCTF / OverTheWire 200 题（arXiv:2412.01778）
36	straylabs-ai/deadend-cli（原 xoxruns）	302	Python	渗透 Agent	XBOW 黑盒 81%，约 $122 API 成本，本地化执行
37	yz9yt/BugTrace-AI	253	TypeScript	漏洞追踪	（已归档，演进为 BugTraceAI v2）
38	GitHubSecurityLab/seclab-taskflow-agent	230	Python	Agent 框架	GitHub Security Lab 出品，YAML 驱动多 Agent + CodeQL
39	KHenryAegis/VulnBot	191	Python	渗透 Agent	多代理协作框架的自主渗透测试
40	chainreactors/tinyctfer	174	Python	CTF Agent	antix 微型意图运行时 + 元工具设计（腾讯云黑客松第 4 名核心代码）
41	NYU-LLM-CTF/nyuctf_agents	161	Python	CTF Agent	NYU CTF Bench 配套的 D-CIPHER + Baseline
42	antoninoLorenzo/AI-OPS	158	Python	渗透助手	基于开源 LLM 的渗透测试 AI 助手
43	andreashappe/cochise	134	Python	AD 渗透 Agent	自主 Assumed Breach AD 渗透（TOSEM 2025）
44	arthurgervais/mapta	106	Python	渗透 Agent	多 Agent Web 应用安全评估 + 端到端漏洞利用验证（arXiv:2508.20816）
45	vikramrajkumarmajji/AI-VAPT	102	TypeScript	VAPT 框架	自主 AI 漏洞评估与渗透测试框架
46	amazon-science/Cyber-Zero	101	Python	训练框架	无运行时训练网络安全代理（Amazon Science，已于 2026-07-10 归档）

备注：1k–10k 区间的 Star 数为 GitHub 网页缩写值的换算结果；万级以上误差更大。2026-09-02 全量刷新要点：strix 反超 shannon 登顶（41k→60.1k）；cai（2026-08-28）与 Cyber-Zero（2026-07-10）已归档；deadend-cli 迁移至 straylabs-ai 组织；mcp-shodan 迁移至 w0h1v。2026-09-07 精简：移除 promptfoo、garak、PyRIT、vulnhuntr、deepteam、agentic_security、buttercup、promptmap、reaper 共 9 个项目（56→47，聚焦渗透 / 红队 / CTF Agent 主线）。 Note: stars in the 1k–10k range are converted from GitHub's abbreviated values; 10k+ may carry larger errors. 2026-09-02 refresh highlights: strix overtakes shannon as #1 (41k→60.1k); cai & Cyber-Zero archived; deadend-cli moved to straylabs-ai; mcp-shodan moved to w0h1v. 2026-09-07 pruning: removed 9 entries (promptfoo, garak, PyRIT, vulnhuntr, deepteam, agentic_security, buttercup, promptmap, reaper), refocusing on pentest / red-team / CTF agents.

---

🧬 进攻型 / 安全专用开源模型

Offensive & Security-Specialized Open-Weight Models

上面的项目多为"Agent 框架 / 脚手架"，其能力最终取决于底层模型。本节盘点可作为 Offensive AI Agent 推理内核的开源权重模型，分两类：

• A. 无安全对齐 / 弱审查的进攻型模型：刻意去除或大幅弱化拒答对齐，可直接输出漏洞利用 / 攻击链推理，最适合本地化、无云依赖的红队 Agent 驱动。
• B. 安全领域专用模型（含推理 / 漏洞 / 防御对齐）：面向安全垂域微调，能力强但保留了不同程度的安全对齐，进攻场景常需搭配越狱 / 系统提示或作为漏洞检测内核使用。

These are open-weight models usable as the reasoning core of an offensive AI agent, split into (A) uncensored/weakly-aligned offensive models and (B) security-specialized models that still retain safety alignment.

A. 无安全对齐 / 弱审查的进攻型模型

Uncensored / Weakly-Aligned Offensive Models

#	模型	参数量	基座	发布方	定位与特色
1	Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M ⭐新补充（Ollama）	9B	Qwen3.5-9B（深度无审查）	Empero AI	🔥 "Claude 平替"级无审查推理模型，后训练超 5 亿 token Claude Mythos/Fable 思维链，1M 上下文 + 自我纠正工具调用，4GB 显存即可本地运行，MMLU +34.3 / gsm8k +30 大幅超越基座
2	WhiteRabbitNeo / DeepHat（DeepHat-V1-7B、13B、33B、70B）	7B–70B	Llama / Qwen / DeepSeek	Kindo.ai	最知名的无审查红队模型家族，2025 Black Hat 后更名 DeepHat。面向真实进攻推理、长上下文分析，可映射立足点、串联弱点、探索利用路径
3	Lily-Cybersecurity-7B-v0.2	7B	Mistral-7B	Sego Lily Labs	Mistral 微调，22,000 条手工构造的网络安全 / 黑客问答对，无强拒答对齐，适合本地渗透问答助手
4	BaronLLM (Offensive Security LLM)（GGUF Q6_K）	7B/8B 级	—	AlicanKiraz0	专为进攻性安全研究、对抗模拟、红队微调的模型，输出偏向 exploit / 攻击链推理
5	CyberStrike-OffSec-35B ⭐新补充	35B MoE（激活 3B）	Qwen3.6-35B-A3B	Orhan Yildirim	35B 混合专家进攻性安全模型，SFT+DPO 训练，专攻漏洞利用开发 / 红队行动 / 云攻击 / 免杀技术，自称多个安全基准超越 GPT-4，无安全对齐
6	BugTraceAI-CORE-Ultra-27B ⭐新补充	27B	Qwen3.6-27B	BugTraceAI	基于 2,541 份真实漏洞赏金报告 + CVE 分析 + 进攻性安全研究 SFT 微调，专注漏洞发现与 Nuclei 模板生成，面向 Bug Bounty 场景

⚠️ 说明：此类模型刻意弱化安全对齐，可直接产出攻击性内容，必须严格限定于授权测试 / 隔离环境（详见文末免责声明）。 These models intentionally weaken safety alignment; use only within authorized, isolated environments.

B. 安全领域专用模型（含推理 / 漏洞 / 防御对齐）

Security-Specialized Models (Reasoning / VulnDetect / Defense-Aligned)

#	模型	参数量	基座	发布方	定位与特色	对齐属性
1	VulnLLM-R-7B（代码）	7B	Qwen 系	UCSB-SURFI	漏洞挖掘推理模型，逐步推理数据流 / 控制流 / 安全上下文；在 Python/C/C++/Java 上超越 CodeQL、AFL++、Claude-3.7 等（arXiv:2512.07533）	面向检测，弱进攻对齐
2	Foundation-Sec-8B-Reasoning	8B	Llama-3.1-8B	Cisco Foundation AI	"全球首个安全推理模型"，安全垂域指令微调，可本地部署驱动 AI 安全工具（arXiv:2601.21051）	通用安全，保留对齐
3	CyberSecQwen-4B	4B	Qwen3-4B-Instruct	AMD Hackathon / athena129	轻量防御性安全模型，专攻 CVE→CWE 映射（CTI-RCM）与威胁情报选择题（CTI-MCQ），4B 却超 8B 基座	明确防御导向
4	Meta-SecAlign-8B（70B）	8B / 70B	Llama-3.1	Meta (FAIR)	首个内建 prompt injection 防御的全开源商用级 LLM（arXiv:2507.02735）；本质是防御对齐标杆，可作红队攻防的"蓝方"陪练	强防御对齐（非进攻）
5	Titus-CybersecurityLLM-v1.0 ⭐新补充	35B MoE	Qwen3.6-35B-A3B	AlicanKiraz0	面向 SOC/DFIR 的网络安全操作模型，土耳其语优先 + 英文，含 MLX 4-bit 量化版（19.5GB VRAM），与 BaronLLM 同一作者	偏防御（SOC/DFIR 导向）

甄别提示：VulnLLM-R / Foundation-Sec / CyberSecQwen / Meta-SecAlign / Titus 均非"无对齐进攻模型"——它们分别偏漏洞检测、安全推理、防御问答、抗注入防御与 SOC/DFIR 运营。真正"无安全对齐、适合直接进攻"的是 A 类（Qwythos、WhiteRabbitNeo/DeepHat、Lily、BaronLLM、CyberStrike-OffSec-35B、BugTraceAI-CORE-Ultra）。将它们并列收录，是为了呈现"进攻内核 vs 安全垂域 / 防御对齐"的完整光谱，便于选型时对症下药。 Selection note: only Group A models are genuinely uncensored/offensive; Group B are vuln-detection, reasoning, or defense-aligned models included for a complete spectrum.

---

🧩 进攻型 AI Skill 资源精选

Offensive AI Skills (Claude Code / Agent Skills Ecosystem)

除了独立 Agent 与底层模型，Agent Skill（如 Claude Code Skills、agentskills.io / skills.sh 生态）正成为"进攻型 AI"落地到通用 AI 编程客户端的重要形态——把渗透测试方法论、工具链调用顺序与 payload/字典打包为可被 Agent 按需自动加载的结构化技能模块。仅收录纯 Skill 形态（非 Agent/Subagent 混合项目）、Star ≥ 100 的仓库，按 Star 数降序排列。 Agent Skills package pentest methodology, tool-chains, and payloads/wordlists into structured modules that general-purpose AI coding agents (e.g. Claude Code) can auto-load on demand. Only pure-Skill repos (excluding Agent/Subagent-hybrid projects) with ≥ 100 stars are listed, sorted by stars (desc).

#	仓库	Stars	载体 / 生态	定位与特色
1	mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills ⭐新补充	32.0k	Agent Skills（agentskills.io 标准，20+ 平台兼容）	🔥 全球最大开源网安 Agent Skill 库，817 个结构化技能覆盖 29 大安全域（红队/渗透/云安全/取证/威胁狩猎等），业界唯一六框架映射（ATT&CK/NIST CSF/ATLAS/D3FEND/AI RMF/F3），社区非官方项目
2	ljagiello/ctf-skills	3.2k	Agent Skills（Claude Code 等）	CTF 全领域技能包，覆盖 Web/Pwn/密码学/逆向/取证/OSINT/恶意软件/AI-ML 等 10 大类，内置 solve-challenge 总调度器自动分发题型
3	Eyadkelleh/awesome-skills-security	374	Agent Skills（60+ Agent 兼容）	基于 SecLists 精选打包为 7 类技能（Fuzzing/密码字典/敏感模式/Payload/用户名/Webshell/LLM 测试），一键安装

⚠️ 上述 Skill 本身通常不内置攻击性代码，仅提供方法论、脚本编排与工具调用规范；实际执行仍依赖用户自行安装的安全工具，且必须严格限定于授权测试场景。 These skills mostly provide methodology/orchestration rather than embedded exploit code; actual execution still relies on separately installed security tools and must remain within authorized testing scope.

---

🔌 进攻型 AI MCP Server 精选

Offensive AI MCP Servers

MCP（Model Context Protocol）让 AI Agent 以标准化协议直接调用真实安全工具，是"进攻型 AI"从推理走向实际执行的关键基础设施——Burp、Metasploit、Nmap 等工具借此被"AI 化"。仅收录安全工具集合类 MCP Server（非单一 Agent 项目自带的 MCP 组件）、Star ≥ 100 的仓库，按 Star 数降序排列。 MCP servers let AI agents invoke real security tools via a standardized protocol — the execution layer that turns offensive AI reasoning into action. Only dedicated security-tool MCP servers (excluding MCP components bundled inside a single agent project) with ≥ 100 stars are listed, sorted by stars (desc).

#	仓库	Stars	语言	定位与特色
1	PortSwigger/mcp-server	1.1k	Kotlin	PortSwigger 官方出品，Burp Suite 扩展，桥接 Burp 与 MCP 客户端（Claude Desktop 等），SSE + Stdio 双模式
2	Wh0am123/MCP-Kali-Server ⭐新补充	808	Python	已收录 Kali 官方软件源（apt install mcp-kali-server）的轻量级 API 桥接，集成 nmap/hydra/sqlmap/metasploit/wpscan 等，支持 AI 辅助渗透与 CTF/HTB/THM 靶场解题
3	FuzzingLabs/mcp-security-hub	776	Python	38 个容器化 MCP 服务器集合，覆盖侦察/Web/二进制分析/区块链/云/模糊测试/AD 等，共 300+ 安全工具，生产级安全加固
4	GH05TCREW/MetasploitMCP	722	Python	Metasploit 框架 MCP 桥接，支持 exploit/payload 生成、会话管理、Handler 监听器全流程操作
5	MorDavid/BloodHound-MCP-AI ⭐新补充	375	Python	首个 BloodHound AI 集成，75+ 工具将 Cypher 查询封装为自然语言，专攻 AD 攻击路径分析（Kerberoasting/AS-REP Roasting/NTLM 中继/委派滥用）
6	w0h1v/mcp-shodan（原 BurtTheCoder） ⭐新补充	161	TypeScript	Shodan API + CVEDB 查询 MCP，IP 侦察/DNS 操作/联网设备发现/CVE-CPE 关联查询，支持 Claude Code、Codex、Gemini CLI
7	DMontgomery40/pentest-mcp	143	JavaScript/TS	面向专业渗透测试者的实战级 MCP 服务器，内置 nmap/hydra/sqlmap/nuclei/hashcat 等，含 SoW 授权范围采集与 Prompt Injection 风险缓解

⚠️ 此类 MCP Server 通常直接封装真实攻击性工具（Metasploit、sqlmap、hashcat 等），风险等级高于 Skill 类资源，必须部署于隔离环境并严格限定授权范围。 These MCP servers wrap real offensive tools directly and carry higher risk than skill-based resources — deploy only in isolated, explicitly authorized environments.

---

🏆 知名 AI 攻防 / 智能渗透赛事

Notable AI Offense-Defense & Intelligent Penetration Competitions

本节收录全球范围内具有代表性的 AI 驱动攻防 / 自主渗透 竞技赛事，是检验 Agent 实战能力的"竞技场"，产出的开源系统往往代表当前工程实践的最高水准。 This section covers representative AI-driven offense-defense / autonomous penetration competitions worldwide — the "arenas" that stress-test Agent capabilities, whose open-sourced systems often represent state-of-the-art engineering practice.

1. DARPA AIxCC 2025

DARPA AI Cyber Challenge 2025 Final

美国 DARPA 在 2025 年举办的 AI Cyber Challenge（AIxCC） 决赛中，7 支队伍各自开源了完整的 Cyber Reasoning System（CRS），代表当前自动化漏洞发现 + 修复 Agent 的最高工程水准。 The 7 finalist Cyber Reasoning Systems from DARPA's AI Cyber Challenge represent today's state-of-the-art in automated vulnerability discovery & patching agents.

排名	队伍	CRS 系统	Stars	仓库
🥇 1	Team Atlanta	ATLANTIS	642	Team-Atlanta/aixcc-afc-atlantis
🥈 2	Trail of Bits	Buttercup	1.7k	trailofbits/buttercup
🥉 3	Theori	RoboDuck	—	theori-io/aixcc-afc-archive
4	All You Need Is A Fuzzing Brain	FuzzingBrain	—	o2lab/afc-crs-all-you-need-is-a-fuzzing-brain
5	Shellphish	ARTIPHISHELL	141	shellphish/artiphishell
6	42-b3yond-6ug	BugBuster	—	42-b3yond-6ug/42-b3yond-6ug-crs
7	Lacrosse (SIFT)	Lacrosse CRS	—	siftech/afc-crs-lacrosse

2. 腾讯云智能渗透黑客松

Tencent Cloud Intelligent Penetration Hackathon

腾讯安全云鼎实验室主办，国内首个聚焦 LLM 智能体全流程自动化渗透 的顶级专业赛事，理念"铸刃止戈、以智御危"。已连续举办两届，累计汇聚清华大学、复旦大学、帝国理工学院、卡内基梅隆大学等国内外知名高校学生战队，鹏城实验室、中国科学院信息工程研究所等权威科研机构专家战队，以及阿里、京东、长亭、绿盟等行业领军企业战队，参赛规模从第一届 238 支战队/518 名选手增长至第二届 610 支战队/1,345 名选手，累计产出 20 套顶尖智能渗透技术框架。赛制核心导向为纯 AI 驱动渗透，严格限制人工操作，前 20 名可获开源贡献奖。官方资源仓：Yeti-791/Tsec-Hackathon（709 Stars）。 Hosted by Tencent Security Yunding Lab, the first domestic top-tier competition focused on LLM-agent fully-automated penetration. Two editions held so far, growing from 238 teams/518 competitors to 610 teams/1,345 competitors, producing 20 leading intelligent-penetration frameworks. Strictly AI-driven with manual operation prohibited. Official repo: Yeti-791/Tsec-Hackathon.

届次	时间	冠军战队	参与规模
第一届	2025-11	xjtuHunter（西安交大）第2名 / BinX（广州大学）第3名	清华大学、复旦大学、帝国理工学院、卡内基梅隆大学等国内外知名高校学生战队，鹏城实验室、中国科学院信息工程研究所等权威科研机构专家战队，以及阿里、京东、长亭等行业领军企业战队，共计 238 支战队、518 名顶尖选手参与
第二届	2026-04	ai小分队（第1名）/ Bytex（第3名，全场唯一 AK）	首创"智能渗透主赛场 +『零界』平行赛场"双轨竞技模式，参赛规模在第一届基础上增长至 610 支战队、1,345 名安全极客与 AI 研究者；获奖队伍包括绿盟科技、京东、天翼安全、中国电信、清华大学、奇盾信息等

---

📑 相关学术论文

Related Academic Papers (grouped by topic; within each group, newest first)

在原有基础上，融合了 tmylla/Awesome-LLM4Cybersecurity 中渗透测试、进攻 AI、漏洞挖掘相关章节，并于 2026-09-11 与 simon-p-j-r/LLM4Pentest（108 篇分类清单）逐篇交叉核对：勘误多项标题/作者/链接（含 CyberSecEval 3 错链、MAPTA/D-CIPHER/Aurora 旧版标题、PwnGPT PDF 直链等）、移除 4 篇"攻击 AI 系统 / LLM 自身安全"类论文（UDora、AgentPoison、CyberSecEval 1/3）、补充 47 篇遗漏论文。现共收录 116 篇，按主题拆为 3 个子表：

• A. 渗透测试 & 红队 Agent（62 篇）
• B. 漏洞挖掘 / 利用 / 修复（20 篇）
• C. 评测基准 & 训练方法 & 综述 & 奠基（34 篇）

时间以 arXiv v1 提交日期 / 期刊首发日期为准；⭐新补充 = 本轮新增（2026-09-11），ⓝ 为往轮补充。

Cross-checked entry-by-entry against simon-p-j-r/LLM4Pentest on 2026-09-11: multiple title/author/link errata fixed (incl. a wrong CyberSecEval 3 link), 4 "attacking-AI / LLM-safety" papers removed (UDora, AgentPoison, CyberSecEval 1/3), and 47 missing papers added — 116 in total: (A) Pentesting & Red-Team Agents (62) · (B) Vulnerability Discovery / Exploitation / Repair (20) · (C) Evaluation, Training, Surveys & Foundational (34).

A. 渗透测试 & 红队 Agent

Pentesting & Red-Team Agents

#	时间	论文	作者 / 机构	发表渠道	关联项目 / 主题
A1	2026-07	A Survey of LLM-Driven Penetration Testing: Taxonomy, Co-Evolution, and Open Challenges	Zheyuan He et al.	arXiv	系统综述 81 篇文献：Agents4Pentest 分类学与四阶段架构演进（RLVR 转折）
A2	2026-07	Intelligent Penetration Testing Through Integrated Knowledge Graph and Historical Decision Enhancement ⭐新补充	Qianyu Li	IEEE TDSC 2026	知识图谱 + 历史决策增强的智能渗透
A3	2026-06	ZERO-APT: A Closed-Loop Adversarial Framework for LLM-Driven Automated Penetration Testing under Intelligent Defense	Anlan Zheng, Tiantian Zhu	arXiv	攻击者-防御者-裁判回合制闭环，含实时智能防御
A4	2026-05	APT-Agent: Automated Penetration Testing using Large Language Models ⭐新补充	William Guanting Li et al.	arXiv	幻觉矫正 + 命令记忆，Metasploitable 2 端到端成功率 84.29%
A5	2026-05	Pen-Strategist: A Reasoning Framework for Penetration Testing Strategy Formation and Analysis ⭐新补充	Yasod Ginige et al.	arXiv	RL 微调策略推理模型，策略推导 +87%、子任务 +47.5%
A6	2026-05	From Intent to Invocation: A Reasoning-First Framework for Natural Language to Penetration Testing Commands ⭐新补充	He Kong et al.	ICASSP 2026	自然语言 → 渗透命令的推理优先框架
A7	2026-04	Hackers or Hallucinators? A Comprehensive Analysis of LLM-Based Automated Penetration Testing	Jiaren Peng et al.	arXiv	simon-p-j-r/LLM4Pentest：SoK + 13 框架统一基准实测（超 100 亿 token）
A8	2026-04	Automation-Exploit: A Multi-Agent LLM Framework for Adaptive Offensive Security with Digital Twin-Based Risk-Mitigated Exploitation ⭐新补充	Biagio Andreucci, Arcangelo Castiglione	arXiv	数字孪生隔离调试的"风险缓解型"多 Agent 黑盒攻击链
A9	2026-03	Red-MIRROR: Agentic LLM-based Autonomous Penetration Testing with Reflective Verification and Knowledge-augmented Interaction ⭐新补充	Tran Vy Khang et al.	arXiv	记忆-反思骨干 + RAG，XBOW 基准 86%
A10	2026-03	STRIATUM-CTF: A Protocol-Driven Agentic Framework for General-Purpose CTF Solving ⭐新补充	James Hugglestone et al.	arXiv	MCP 协议驱动通用 CTF Agent，真实赛事击败 21 支人类战队夺冠
A11	2026-03	Towards Reliable Local Security Agents: Verifiable Post-Training for Linux Privilege Escalation ⭐新补充	Philipp Normann, Andreas Happe et al.	arXiv	SFT+RLVR 后训练 4B 本地模型，Linux 提权 93.3%、成本降 80×
A12	2026-03	PTFusion: LLM-driven context-aware knowledge fusion for web penetration testing ⭐新补充	Wang et al.	Information Fusion 2026	上下文感知知识融合的 Web 渗透策略规划
A13	2026-03	Building adaptative and transparent cyber agents with local language models ⭐新补充	Maria Rigaki	Expert Systems with Applications 2026	本地 LLM 构建自适应、可解释攻击 Agent
A14	2026-02	AWE: Adaptive Agents for Dynamic Web Penetration Testing ⭐新补充	Akshat Singh Jaswal et al.	NDSS 2026	stuxlabs/AWE：记忆增强多 Agent 动态 Web 渗透
A15	2026-02	What Makes a Good LLM Agent for Real-world Penetration Testing? ⭐新补充	Gelei Deng et al.	arXiv	Excalibur：难度感知规划 + 证据引导攻击树搜索，GOAD 攻陷 4/5 主机
A16	2026-02	LLMs as Hackers: Autonomous Linux Privilege Escalation Attacks ⭐新补充	Andreas Happe	Empirical Software Engineering 2026	自主 Linux 提权攻击实证
A17	2026-01	PenForge: On-the-Fly Expert Agent Construction for Automated Penetration Testing	Huihui Huang et al.	ICSE-NIER 2026	动态构造领域专家 Agent，CVE-Bench 零日设定 30%（SOTA 3×）
A18	2026-01	WiFiPenTester: Advancing Wireless Ethical Hacking with Governed GenAI ⭐新补充	Haitham S. Al-Sinani, Chris J. Mitchell	arXiv	治理型 GenAI 无线渗透（人在回路）
A19	2026-01	CTFAgent: An LLM-powered Agent for CTF Challenge Solving ⭐新补充	Yuwen Zou	JISA 2026	LLM 驱动 CTF 解题 Agent
A20	2026	AI-Driven Penetration Testing for ARM Systems: Experimental Evaluation and Deployment Framework Across Four Paradigms ⭐新补充	Matthew Ragsdale	IEEE Access 2026	ARM 平台四范式 AI 渗透评估
A21	2025-12	PentestEval: Benchmarking LLM-based Penetration Testing with Modular and Stage-Level Design ⓝ	Ruozhao Yang et al.	arXiv	六阶段模块化渗透评测，346 任务
A22	2025-12	Comparing AI Agents to Cybersecurity Professionals in Real-World Penetration Testing ⓝ	Justin W. Lin et al.（Stanford）	ICLR 2026	Stanford-Trinity/ARTEMIS：8,000 主机企业网，胜 9/10 人类专家
A23	2025-12	Automated Penetration Testing with LLM Agents and Classical Planning ⭐新补充	Lingzhi Wang et al.	arXiv	CHECKMATE：经典规划作外置"结构化大脑"，超 Claude Code 20%
A24	2025-11	Controller Makes Pentesting Better: An Improved Multi-Agent Automated Penetration Testing Framework ⭐新补充	Geng et al.	IEEE TrustCom 2025	Controller 跨阶段调度多 Agent 渗透
A25	2025-11	Automated tactics planning for cyber attack and defense based on large language model agents ⭐新补充	Yimo Ren	Neural Networks 2025	LLM Agent 攻防战术自动规划
A26	2025-10	AutoPentester: An LLM Agent-based Framework for Automated Pentesting ⓝ	Yasod Ginige et al.	IEEE TrustCom 2025	全自动渗透，子任务完成率较 PentestGPT +27%
A27	2025-09	xOffense: An Autonomous Multi-Agent Framework for Penetration Testing with Domain-Adapted Large Language Models	Phung Duc Luong et al.	arXiv	微调 Qwen3-32B 多 Agent，子任务 79.17%
A28	2025-09	Guided Reasoning in LLM-Driven Penetration Testing Using Structured Attack Trees ⓝ	Katsuaki Nakano et al.	arXiv	MITRE ATT&CK 攻击树约束推理，查询量大幅下降
A29	2025-09	PentestMCP: LLM and MCP Based Multi-Agent Framework for Automated Penetration Testing ⭐新补充	Jiqiang Zhai et al.	Research Square（预印本·在审）	LLM + MCP + RAG 端到端自动渗透
A30	2025-08	Multi-Agent Penetration Testing AI for the Web (MAPTA)	Isaac David, Arthur Gervais	arXiv	arthurgervais/mapta：XBOW 76.9%，10 项发现进入 CVE 评审
A31	2025-08	Chimera: Harnessing Multi-Agent LLMs for Automatic Insider Threat Simulation ⭐新补充	—	NDSS 2026	fish98/Chimera：多 Agent 内部威胁自动化模拟
A32	2025-08	CurriculumPT: LLM-Based Multi-Agent Autonomous Penetration Testing with Curriculum-Guided Task Scheduling	Xingyu Wu et al.	Applied Sciences 2025	课程式由易到难任务调度 + 经验知识库
A33	2025-08	Pentest-R1: Towards Autonomous Penetration Testing Reasoning Optimized via Two-Stage RL ⓝ	He Kong et al.	arXiv	离线+在线两阶段 RL，8B 模型比肩 GPT-4o
A34	2025-08	Automated penetration testing: Formalization and realization ⭐新补充	Charilaos Skandylas	Computers & Security 2025	自动化渗透测试的形式化与实现
A35	2025-07	PenTest2.0: Towards Autonomous Privilege Escalation Using GenAI ⓝ	Haitham S. Al-Sinani, Chris J. Mitchell	arXiv	RAG + CoT + 任务树自主提权
A36	2025-07	On the Surprising Efficacy of LLMs for Penetration-Testing ⓝ	Andreas Happe, Jürgen Cito	arXiv	LLM 渗透有效性实证（含恶意采用视角）
A37	2025-05	AutoPentest: Enhancing Vulnerability Management With Autonomous LLM Agents ⓝ	Julius Henke	arXiv	GPT-4o + LangChain 黑盒渗透
A38	2025-05	RedTeamLLM: an Agentic AI framework for offensive security	Brian Challita, Pierre Parrend	arXiv	总结-推理-行动循环，含错误恢复
A39	2025-05	RefPentester: A Knowledge-Informed Self-Reflective Penetration Testing Framework Based on Large Language Models ⭐新补充	Hanzheng Dai et al.	arXiv	ipa-lab/hackingBuddyGPT：七状态机自反思渗透
A40	2025-04	CAI: An Open, Bug Bounty-Ready Cybersecurity AI ⓝ	Víctor Mayoral-Vilches et al.（aliasrobotics）	arXiv	aliasrobotics/cai：首个网络安全自主等级分类
A41	2025-02	Construction and Evaluation of LLM-based agents for Semi-Autonomous penetration testing ⓝ	Masaya Kobayashi et al.	arXiv	多 LLM 模块半自主渗透
A42	2025-02	RapidPen: Fully Automated IP-to-Shell Penetration Testing with LLM-based Agents ⓝ	Sho Nakatani（SecDevLab）	arXiv	IP→Shell 全自动，单次 $0.3-0.6
A43	2025-02	PenTest++: Elevating Ethical Hacking with AI and Automation ⓝ	Haitham S. Al-Sinani, Chris J. Mitchell	arXiv	道德黑客 AI 自动化升级
A44	2025-02	Can LLMs Hack Enterprise Networks? Autonomous Assumed Breach Penetration-Testing Active Directory Networks	Andreas Happe, Jürgen Cito	ACM TOSEM 2025	andreashappe/cochise：GOAD 全自主 AD 渗透
A45	2025-02	D-CIPHER: Dynamic Collaborative Intelligent Multi-Agent System with Planner and Heterogeneous Executors for Offensive Security	Meet Udeshi et al.（NYU）	arXiv	NYU-LLM-CTF/nyuctf_agents：Planner-Executor 架构
A46	2025-02	ARACNE: An LLM-Based Autonomous Shell Pentesting Agent ⭐新补充	Tomas Nieponice et al.	arXiv	多 LLM 自主 Shell 渗透，OTW Bandit 57.58%
A47	2025-01	Incalmo: An Autonomous LLM-assisted System for Red Teaming Multi-Host Networks	Brian Singer et al.（CMU）	arXiv	多主机红队，MHBench 40 网络 37 成功
A48	2025-01	VulnBot: Autonomous Penetration Testing for A Multi-Agent Collaborative Framework	He Kong et al.	arXiv	KHenryAegis/VulnBot：渗透任务图 PTG
A49	2024-12	HackSynth: LLM Agent and Evaluation Framework for Autonomous Penetration Testing	Lajos Muzsai et al.（ELTE）	arXiv	aielte-research/HackSynth：PicoCTF/OTW 200 题
A50	2024-12	Hacking CTFs with Plain Agents ⓝ	Rustem Turtayev et al.	arXiv	朴素 Agent 饱和 InterCode-CTF（95%）
A51	2024-11	PentestAgent: Incorporating LLM Agents to Automated Penetration Testing	Xiangmin Shen et al.	AsiaCCS 2025	GH05TCREW/pentestagent
A52	2024-11	AutoPT: How Far Are We from the End2End Automated Web Penetration Testing? ⓝ	Benlong Wu et al.	arXiv	渗透状态机 PSM，任务完成 22%→41%
A53	2024-09	BreachSeek: A Multi-Agent Automated Penetration Tester	Ibrahim Alshehri et al.	arXiv	LangGraph 多 Agent 渗透
A54	2024-09	Hacking, The Lazy Way: LLM Augmented Pentesting ⓝ	Dhruva Goyal et al.	arXiv	bugbasesecurity/pentest-copilot：浏览器内 LLM 增强渗透
A55	2024-09	EnIGMA: Interactive Tools Substantially Assist LM Agents in Finding Security Vulnerabilities	Talor Abramovich et al.（NYU）	ICML 2025	交互式工具（gdb 等）CTF Agent，识别"独白"幻觉现象
A56	2024-08	CIPHER: Cybersecurity Intelligent Penetration-testing Helper for Ethical Researcher ⓝ	Derry Pratama et al.	Sensors 2024	300+ writeup 训练的渗透垂域模型 + FARR 基准
A57	2024-08	ChainReactor: Automated Privilege Escalation Chain Discovery via AI Planning ⭐新补充	Giulio De Pasquale et al.	USENIX Security 2024	PDDL 经典规划（非 LLM）自动提权链发现
A58	2024-07	PenHeal: A Two-Stage LLM Framework for Automated Pentesting and Optimal Remediation ⓝ	Junjie Huang, Quanyan Zhu	ACSW 2024	两阶段：渗透 + 最优修复
A59	2024-07	From Sands to Mansions: Towards Automated Cyberattack Emulation with Classical Planning and Large Language Models ⓝ	Lingzhi Wang et al.	ACNS 2026	Aurora：CTI 报告→攻击链自动编排（250 报告数据集）
A60	2024-03	AutoAttacker: A Large Language Model Guided System to Implement Automatic Cyber-attacks	Jiacen Xu et al.（UC Irvine）	arXiv	后渗透"hands-on-keyboard"自动化攻击
A61	2023-08	PentestGPT: An LLM-empowered Automatic Penetration Testing Tool	Gelei Deng et al.（NTU）	USENIX Security 2024	GreyDGL/PentestGPT：奠基之作
A62	2023-07	Getting pwn'd by AI: Penetration Testing with Large Language Models	Andreas Happe, Jürgen Cito（TU Wien）	ESEC/FSE 2023	奠基论文，hackingBuddyGPT 前身

B. 漏洞挖掘 / 利用 / 修复

Vulnerability Discovery / Exploitation / Repair

#	时间	论文	作者 / 机构	发表渠道	关联项目 / 主题
B1	2026-05	FuzzingBrain V2: A Multi-Agent LLM System for Automated Vulnerability Discovery and Reproduction	Ze Sheng et al.	arXiv	构建于 OSS-Fuzz，实战挖出 29 个 0day（2 个获 CVE），AIxCC 数据集 90% 检出
B2	2026-02	FirmAgent: Leveraging Fuzzing to Assist LLM Agents with IoT Firmware Vulnerability Discovery ⭐新补充	Jiangan Ji et al.（清华/信息工程大学）	NDSS 2026	AxiaoJJ/FirmAgent：Fuzzing + 双 LLM Agent 的 IoT 固件漏洞发现与 PoC 生成
B3	2025-10	LLM Agents for Automated Web Vulnerability Reproduction: Are We There Yet? ⓝ	Bin Liu et al.	arXiv	20 个 Agent × 80 真实 CVE 漏洞复现实证
B4	2025-09	VulnRepairEval: An Exploit-Based Evaluation Framework for Assessing LLM Vulnerability Repair ⓝ	Weizhe Wang et al.	arXiv	基于 PoC exploit 的修复评测（12 LLM，最高仅 21.7%）
B5	2025-09	All You Need Is A Fuzzing Brain: An LLM-Powered System for Automated Vulnerability Detection and Patching ⓝ	Ze Sheng et al.（o2lab）	arXiv	AIxCC 决赛第 4 名 CRS 论文，28 漏洞（含 6 个 0day），附公开榜单
B6	2025-09	LLM-Driven SAST-Genius: A Hybrid Static Analysis Framework for Comprehensive and Actionable Security ⓝ	Vaibhav Agrawal, Kiarash Ahi	arXiv	SAST + LLM 混合静态分析，误报降约 91%
B7	2025-09	ATLANTIS: AI-driven Threat Localization, Analysis, and Triage Intelligence System ⓝ	Taesoo Kim et al.（Team Atlanta）	arXiv	AIxCC 决赛冠军 CRS 论文（符号执行 + 定向 fuzz + LLM）
B8	2025-08	Prompt to Pwn: Automated Exploit Generation for Smart Contracts ⓝ	ZeKe Xiao et al.	ACISP 2026	ReX 框架：LLM + Foundry 端到端智能合约 Exploit 生成
B9	2025-07	LLMxCPG: Context-Aware Vulnerability Detection Through Code Property Graph-Guided Large Language Models ⓝ	Ahmed Lekssays et al.	USENIX Security 2025	CPG 切片 + LLM，代码量降 67-91%、F1 +15-40%
B10	2025-07	MalCodeAI: Autonomous Vulnerability Detection and Remediation via Language Agnostic Code Reasoning ⓝ	Jugal Gajjar et al.	IEEE IRI 2025	跨 14 语言漏洞检测 + 修复（LoRA 微调 Qwen2.5-Coder-3B）
B11	2025-07	PwnGPT: Automatic Exploit Generation Based on Large Language Models ⓝ	Wanzong Peng et al.	ACL 2025	CTF 二进制 pwn 自动 Exploit 生成（分析-生成-验证三模块）
B12	2025-05	VADER: A Human-Evaluated Benchmark for Vulnerability Assessment, Detection, Explanation, and Remediation ⓝ	Ethan TS. Liu et al.	arXiv	漏洞处理四维人评基准（174 真实漏洞）
B13	2025-04	CVE-Bench (NAACL): Benchmarking LLM-based Software Engineering Agent's Ability to Repair Real-World CVE Vulnerabilities ⓝ	Peiran Wang et al.	NAACL 2025	509 个真实 CVE 修复评测（注：与 ICML 版同名不同任务）
B14	2025-03	CVE-Bench: A Benchmark for AI Agents' Ability to Exploit Real-World Vulnerabilities	Yuxuan Zhu et al.（UIUC Kang Lab）	ICML 2025	uiuc-kang-lab/cve-bench：真实 Web CVE 利用评测
B15	2025-03	CASTLE: Benchmarking Dataset for Static Code Analyzers and LLMs towards CWE Detection ⓝ	Richard A. Dubniczky et al.	arXiv	25 类 CWE × 250 微基准程序
B16	2024-10	HonestCyberEval: An AI Cyber Risk Benchmark for Automated Software Exploitation ⓝ	Dan Ristea, Vasilios Mavroudis	arXiv	自动化利用能力风险基准（o1-preview 92.85%）
B17	2024-07	eyeballvul: a future-proof benchmark for vulnerability detection in the wild ⓝ	Timothee Chauvin	arXiv	每周更新、防训练泄漏的漏洞检测基准
B18	2024-06	Teams of LLM Agents can Exploit Zero-Day Vulnerabilities	Yuxuan Zhu et al.（UIUC）	arXiv	HPTSA：规划 Agent + 子 Agent 协作 0day 利用（+4.3×）
B19	2024-04	LLM Agents can Autonomously Exploit One-day Vulnerabilities	Richard Fang et al.（UIUC）	arXiv	GPT-4 给定 CVE 描述利用 87%，无描述仅 7%
B20	2024-02	LLM Agents can Autonomously Hack Websites	Richard Fang et al.（UIUC）	arXiv	早期工作：GPT-4 自主盲注/SQLi 攻击网站

C. 评测基准 & 训练方法 & 综述 & 奠基

Evaluation Benchmarks, Training Methods, Surveys & Foundational

#	时间	论文	作者 / 机构	发表渠道	关联项目 / 主题
C1	2026-08	RangeFactory: Scalable Construction of Multi-Hop Cyber Ranges ⭐新补充	Hanlin Jiang et al.（北大）	arXiv	多跳靶场自动编排，RangeBench 1,148 实例 × 287 攻击链
C2	2026-08	CyberForge: Verified Vulnerability Injection at Repository Level for Cybersecurity Agent Training ⭐新补充	Amine Lbath et al.（NIST/UMD）	arXiv	Cyb3rForge/CyberForge：仓库级漏洞注入合成训练数据（1,034 实例）
C3	2026-07	Baselines Before Architecture: Evaluating Coding Agents for Autonomous Penetration Testing ⭐新补充	Ananda Dhakal et al.	arXiv	同模型 plain-agent 基线对照，质疑安全 harness 增益归因
C4	2026-06	AgentCyberRange: Benchmarking Frontier AI Systems in Realistic Cyber Ranges ⭐新补充	Fengyu Liu et al.（复旦）	arXiv	AgentCyberRange：110 漏洞 × 8 企业级靶场，GPT-5.5+Codex 最优
C5	2026-06	CyberGym-E2E: Scalable Real-World Benchmark for AI Agents' End-to-End Cybersecurity Capabilities ⭐新补充	Tianneng Shi et al.（UC Berkeley）	ICML 2026	920 真实漏洞端到端（发现→PoC→补丁）
C6	2026-05	CTFusion: A CTF-based Benchmark for LLM Agent Evaluation	Dongjun Lee, Ga-eun Bae, Insu Yun	ICML 2026 AIWILD Workshop	基于 Live CTF 的流式评测，抗数据污染/作弊
C7	2026-05	ExploitGym: Can AI Agents Turn Security Vulnerabilities into Real Attacks? ⭐新补充	Zhun Wang et al.（UC Berkeley）	arXiv	898 实例"漏洞→利用"基准（用户态/V8/内核），Claude Mythos Preview 157 题
C8	2026-05	How Reliable Are AI Attackers Against a Fixed Vulnerable Target? A 400-Run Empirical Study of LLM Penetration Testing Consistency ⭐新补充	Galip Tolga Erdem	arXiv	4 模型 × 100 次同目标攻击一致性实证
C9	2026-04	Autonomous LLM Agents & CTFs: A Second Look ⭐新补充	Youness Bouchari et al.	EuroS&P 2026 Workshop	复检"接近人类"论断：claude-code 通用 Agent 即强基线
C10	2026-04	Towards Optimal Agentic Architectures for Offensive Security Tasks ⭐新补充	Isaac David, Arthur Gervais	arXiv	600 次运行的架构族消融（白盒 vs 黑盒、Web vs 二进制）
C11	2026-03	Measuring AI Agents' Progress on Multi-Step Cyber Attack Scenarios ⭐新补充	Linus Folkerts et al.	arXiv	32 步企业网 + 7 步工控攻击链，性能随算力对数线性扩展
C12	2025-11	From Capabilities to Performance: Evaluating Key Functional Properties of LLM Architectures in Penetration Testing ⭐新补充	Lanxiao Huang et al.	EMNLP 2025	记忆/通信/规划/监控五类功能增强对渗透成功率的影响
C13	2025-11	Measuring and Augmenting Large Language Models for Solving Capture-the-Flag Challenges ⭐新补充	Zimo Ji et al.	ACM CCS 2025	CTF 求解能力测量与增强
C14	2025-10	PACEbench: A Framework for Evaluating Practical AI Cyber-Exploitation Capabilities ⓝ	Zicheng Liu et al.	ICLR 2026	实战 AI 网络利用能力评测（单点/混合/链式/带防御）
C15	2025-10	HackWorld: Evaluating Computer-Use Agents on Exploiting Web Application Vulnerabilities ⭐新补充	Xiaoxue Ren et al.	ICLR 2026	GUI-Agent/HackWorld：CUA 视觉交互漏洞利用评测
C16	2025-08	Towards Effective Offensive Security LLM Agents: Hyperparameter Tuning, LLM as a Judge, and a Lightweight CTF Benchmark	Minghao Shao et al.（NYU）	AAAI 2026	CTFTiny + CTFJudge + CCI 部分正确性指标
C17	2025-08	Training Language Model Agents to Find Vulnerabilities with CTF-Dojo ⭐新补充	Terry Yue Zhuo et al.（Amazon）	arXiv	amazon-science/CTF-Dojo：658 个容器化 CTF 可执行训练环境
C18	2025-07	Cyber-Zero: Training Cybersecurity Agents without Runtime	Terry Yue Zhuo et al.（Amazon AGI）	ICLR 2026	amazon-science/Cyber-Zero：无运行时轨迹合成训练
C19	2025-06	CyberGym: Evaluating AI Agents' Real-World Cybersecurity Capabilities at Scale	Zhun Wang et al.（UC Berkeley Sunblaze）	ICLR 2026	sunblaze-ucb/cybergym：1,507 真实漏洞，衍生 34 个 0day
C20	2025-06	SEC-bench: Automated Benchmarking of LLM Agents on Real-World Software Security Tasks	Hwiwon Lee et al.	NeurIPS 2025	SEC-bench/SEC-bench：PoC 生成 + 补丁全自动评测
C21	2025-05	Forewarned is Forearmed: A Survey on Large Language Model-based Agents in Autonomous Cyberattacks ⭐新补充	Minrui Xu et al.	arXiv	LLM Agent 自主网络攻击综述（"网络威胁通胀"）
C22	2025-04	Benchmarking Practices in LLM-driven Offensive Security: Testbeds, Metrics, and Experiment Design ⓝ	Andreas Happe, Jürgen Cito	arXiv	19 篇原型评测方法学批判
C23	2025	A Unified Modeling Framework for Automated Penetration Testing ⭐新补充	—	Computers & Security 2025	AutoPT 统一建模框架
C24	2025-02	OCCULT: Evaluating Large Language Models for Offensive Cyber Operation Capabilities ⓝ	Michael Kouremetis et al.	arXiv	进攻性网络作战能力评测（TACTL/CyberLayer）
C25	2024-10	AutoPenBench: Benchmarking Generative Agents for Penetration Testing	Luca Gioacchini et al.（Politecnico di Torino）	EMNLP Industry 2025	lucagioacchini/auto-pen-bench：33 任务
C26	2024-10	Catastrophic Cyber Capabilities Benchmark (3CB): Robustly Evaluating LLM Agent Cyber Offense Capabilities ⭐新补充	Andrey Anurin et al.（Apart Research）	arXiv	apartresearch/3cb：进攻能力稳健评测
C27	2024-10	Towards Automated Penetration Testing: Introducing LLM Benchmark, Analysis, and Improvements ⓝ	Isamu Isozaki et al.	ACM UMAP 2025	渗透 LLM 基准 + PentestGPT 消融改进
C28	2024-08	Cybench: A Framework for Evaluating Cybersecurity Capabilities and Risks of Language Models	Andy K. Zhang et al.（Stanford CRFM）	ICLR 2025 Oral	andyzorigin/cybench：40 道专业 CTF
C29	2024-07	SoK: A Comparison of Autonomous Penetration Testing Agents ⭐新补充	Raphael Simon	ARES 2024	AutoPT Agent 系统化对比 SoK
C30	2024-06	NYU CTF Bench: A Scalable Open-Source Benchmark for Evaluating LLMs in Offensive Security	Minghao Shao et al.（NYU）	NeurIPS 2024 D&B	NYU-LLM-CTF/NYU_CTF_Bench：CSAW 200 题
C31	2024-05	Got Root? A Linux Priv-Esc Benchmark ⭐新补充	Andreas Happe, Jürgen Cito	arXiv	Linux 提权能力标准化基准
C32	2024-02	An Empirical Evaluation of LLMs for Solving Offensive Security Challenges ⭐新补充	Minghao Shao et al.（NYU）	NeurIPS 2024	NickNameInvalid/LLM_CTF：早期全自动 CTF 工作流实证，超人类平均
C33	2024	自动化渗透测试技术研究综述 ⭐新补充	—	软件学报 2024	中文视角的自动化渗透测试技术综述
C34	2023-06	InterCode: Standardizing and Benchmarking Interactive Coding with Execution Feedback	John Yang et al.（Princeton NLP）	NeurIPS 2023 D&B	princeton-nlp/intercode：交互式执行反馈奠基基准

注：会议/期刊年份为论文实际收录会议届期；arXiv 时间为 v1 提交月份。来源致谢：tmylla/Awesome-LLM4Cybersecurity、EvanThomasLuke/Awesome-AI-Hacking-Agents、simon-p-j-r/LLM4Pentest（2026-09-11 逐篇交叉核对）。本轮移除的 4 篇"攻击 AI 系统 / LLM 自身安全"类论文：UDora（劫持 LLM Agent 推理的红队框架）、AgentPoison（LLM Agent 记忆投毒后门）、CyberSecEval 1/3（LLM 安全编码与风险评测，其基准本体仍保留于 Benchmark 章节）。 Note: conference years refer to actual proceedings; arXiv dates are v1. Credits to the awesome lists above. Four "attacking-AI / LLM-safety" papers removed this round: UDora, AgentPoison, and CyberSecEval 1/3 (the CyberSecEval benchmark family itself remains in the Benchmark section).

---

🧪 Agent 能力评测 Benchmark

Agent Capability Benchmarks (sorted by stars, desc)

用于评估渗透测试 / 网络安全 / CTF / 红队 Agent 能力的开源 benchmark。 Open-source benchmarks for evaluating pentest / cybersecurity / CTF / red-team Agent capabilities.

#	Benchmark	仓库	Stars	时间	任务规模	评测重点	关联论文
1	TSecBench ⭐新补充	tsecbench.zc.tencent.com	—	2026-07	从腾讯云黑客松诞生，采用闭卷模式，结果更准确	🔥 腾讯安全云鼎实验室出品，智能攻防 AI Agent 统一跑分基准，覆盖 Web/二进制漏洞挖掘、漏洞利用、多阶段渗透、云攻击、对抗规避 6 大维度，支持 3 种 Agent 接入方式	—
2	CyberSecEval (1/2/3/4)	meta-llama/PurpleLlama	4.4k	2023-12	跨多类任务（不安全代码 / Prompt Injection / 攻击辅助 / AutoPatchBench 等）	Meta 出品，覆盖 LLM "防/攻"两端	arXiv:2312.04724 / arXiv:2408.01605
3	CyberGym	sunblaze-ucb/cybergym	784	2025-06	真实世界漏洞分析任务（240GB 数据集）	UC Berkeley 出品，强调 real-world，配 4 个示例 Agent（Star 一个多月翻倍，375→784）	arXiv:2506.02548（ICLR 2026）
4	XBOW Validation Benchmarks	xbow-engineering/validation-benchmarks	694	2025-06	104 道 Web 漏洞挑战（Jeopardy CTF）	XBOW（首个登顶 HackerOne 的 AI）出品；⚠️ 已被主流模型刷至约 100% 饱和，仓库转为历史保留	XBOW Engineering Blog
5	Cybench	andyzorigin/cybench	317	2024-08	40 道专业级 CTF 任务（17 个子任务）	Stanford CRFM，支持 Unguided / Subtask 双模式	arXiv:2408.08926（ICLR 2025）
6	InterCode-CTF	princeton-nlp/intercode	255	2023-06	100 道 picoCTF 题	Bash/SQL/Python/CTF 交互式代码 Agent 评测	arXiv:2306.14898（NeurIPS 2023 D&B）
7	NYU CTF Bench	NYU-LLM-CTF/NYU_CTF_Bench	171	2024-06	200 题正式 + 55 题开发集，6 大类	CSAW CTF 历年题目 + Docker 化部署	arXiv:2406.05590（NeurIPS 2024 D&B）
8	AutoPenBench	lucagioacchini/auto-pen-bench	97	2024-10	33 个任务（22 In-Vitro + 11 真实 CVE）	生成式 Agent 渗透测试通用评测	arXiv:2410.03225（EMNLP Industry 2025）
9	inspect_cyber	UKGovernmentBEIS/inspect_cyber	38	2025-06	通用扩展（任务可插拔）	UK AI Security Institute 官方 Agentic Cyber 评估扩展	—
10	CVE-Bench	uiuc-kang-lab/cve-bench	—	2025-03	40 个 critical 严重程度 CVE	首个基于真实 CVE 的 Web 漏洞利用 Agent 评测	arXiv:2503.17332（ICML 2025）
11	BountyBench	bountybench/bountybench	—	2025-05	25 个真实 GitHub 项目 + Bug Bounty	用美元金额量化攻防影响力	Stanford CRFM Blog（2025-05）
12	SEC-bench	SEC-bench/SEC-bench	—	2025-06	200 个 C/C++ 真实 CVE，PoC + 补丁双任务	首个全自动化的真实安全工程评测	arXiv:2506.11791（NeurIPS 2025）
13	CTFTiny	NYU-LLM-CTF/CTFTiny	—	2025-08	50 题轻量 CTF 子集	配套 CTFJudge（LLM-as-a-Judge），降低复现成本	arXiv:2508.05674（AAAI 2026）

备注：标 — 的 Stars 表示数据缺失或仓库较新。许多 Agent 项目（PentestGPT、cochise、xOffense、Cyber-Zero、deadend-cli 等）会在自己 README 中报告在 NYU CTF Bench / Cybench / AutoPenBench / XBOW 等 Benchmark 上的得分。 Note: "—" means missing data or a new repo. Many agent projects report scores against these benchmarks in their own READMEs.

Benchmark 选型小贴士｜Selection Cheatsheet

评测目标 / Goal	推荐 Benchmark / Recommendation
通用 CTF 能力 / General CTF	NYU CTF Bench（200 题）、Cybench（40 题精选）、InterCode-CTF（轻量起步）
真实漏洞利用 / Real-world Exploit	XBOW（104 Web）、CyberGym（真实漏洞 240GB）、AutoPenBench（CVE 任务）、CVE-Bench（Web）、SEC-bench（C/C++ CVE）、TSecBench（云鼎黑客松靶场）
LLM 安全 / 红队基础 / LLM Safety & Red Team	CyberSecEval（Meta 全家桶）
经济影响量化 / Economic Impact	BountyBench
政府级评估扩展 / Government-grade	inspect_cyber（UK AISI）
快速回归 / Lightweight Regression	CTFTiny

---

💼 商业化解决方案

Commercial Solutions

本节盘点全球范围内主流的 AI / Agentic 智能渗透测试 / 自主攻击安全 商业化产品。分为「国外」与「国内」两个子表。国外部分经全网核查（融资记录、公司估值、官网定价、并购/退出事件、权威媒体报道）后，按公司/产品的融资规模、估值与行业影响力精选 Top 20——原列表中缺乏可查融资证据、无第三方媒体报道、疑似早期占位官网的长尾条目已剔除（如 KinoSec、Casco、PentX、Revelion、qriousec、Penligent、bugbunny ai、Sec1、Zentinel、Shinobi Security、AutoVAPT.ai、RedVeil.ai、PAIStrike、Novee、AISLE、Pensar、Origin/Prelude、Hound、PentestGPT Pro 等）。国外首位为 Anthropic 的 Mythos（本身为前沿模型而非纯渗透产品，但其安全能力已构成该赛道的现象级存在，故保留）。 This section enumerates representative commercial AI / Agentic penetration testing & autonomous offensive security products worldwide. The international table has been fact-checked against funding records, valuations, official pricing pages, M&A/exit events, and credible media coverage, then narrowed to the Top 20 by funding scale, valuation, and market influence — long-tail entries lacking verifiable funding or press coverage were removed.

🌍 国外厂商 Top 20（按融资规模 / 估值 / 影响力排序）

International Vendors — Top 20 (ranked by funding, valuation & market influence)

#	公司	产品	官网	融资 / 估值 / 影响力证据	产品定位与特色
1	Anthropic ⭐新补充	Claude Mythos	anthropic.com/claude/mythos	万亿美元级估值母公司，Project Glasswing 覆盖 150+ 关键基础设施机构	🔥 2026 年最受关注的 AI 安全模型，无需专项安全训练即能发现数千 0day 并自主编写完整利用链，被美国财政部与美联储联合推荐
2	Pentera	Pentera AVP	pentera.io	累计融资 $250-314M，估值 $1B，ARR 突破 $100M（2026-01），1200+ 企业客户	AI 驱动的暴露验证平台（Exposure Validation），覆盖身份/终端/网络/云，持续真实攻击模拟（含 LockBit/BlackCat 等勒索家族）
3	XBOW	XBOW	xbow.com	2026-03 完成 $120M Series C（DFJ Growth/Northzone 领投），估值超 $1B，成立仅 26 个月即成独角兽	首个登顶 HackerOne 排行榜的 AI，自主攻击性安全平台，真实 exploit 独立验证每一发现
4	Aikido Security	Aikido AI Pentest	aikido.dev/attack/aipentest	2026-01 完成 $60M Series B（DST Global 领投），估值 $1B，欧洲史上最快独角兽网络安全公司	All-in-one 应用安全平台，AI Pentest 为其模块之一，代码/云/应用统一安全平台
5	SPLX	SPLX (含 agentic-radar)	splx.ai	2025-11 被纳斯达克上市公司 Zscaler（NASDAQ: ZS）收购，商业化验证等级最高的退出事件	LLM Agent 工作流安全扫描 + 红队，开源 agentic-radar
6	Horizon3.ai	NodeZero®	horizon3.ai	累计融资 $183.5M，估值 $660-750M（NEA 领投 $100M Series D）	自称 "World's Best AI Hacker"，无 Agent 部署，已执行 24 万+ 次自主渗透测试，客户含 NSA 与 4 家财富 10 强
7	Hadrian	Hadrian	hadrian.io	荷兰/伦敦网络安全公司，多轮 Growth 融资（Notion Capital 等机构），Gartner Peer Insights 常客	持续攻击面管理 + Agentic AI 自主渗透，覆盖域名/子域名/证书/IP 全资产测绘
8	RunSybil	Sybil	runsybil.com	2026-03 完成 $40M 融资（Khosla Ventures 领投），创始人为 OpenAI 首位安全员工	自主 Web 应用渗透 AI Agent，强调与人工 pentester 协作
9	Strix (Usestrix)	Strix	usestrix.com	开源版本 GitHub 60k+ Stars（社区影响力最高，一个多月激增 19k），商业化融资已启动	开源 + 商业双栈 AI 黑客，动态运行代码找漏洞并用真实 PoC 验证
10	Terra Security	Terra Portal	terra.security	2025-09 完成 $30M Series A（Felicis Ventures 领投），累计融资 $38M+	首个 Agentic AI + Human-in-the-Loop 持续渗透测试平台
11	CalypsoAI	Calypso	calypsoai.com	累计融资 $40.8M，估值 $145M，2018 年成立的老牌厂商，Gartner Cool Vendor	企业级 GenAI 安全 + 红队评估
12	Corridor	Corridor	corridor.dev	2026-03 完成 $25M Series A，创始人 Jack Cable 为美国前 CISA 安全工程师	AI 生成代码实时安全护栏，源头级漏洞检测
13	Veria Labs	Veria CTF Agent	verialabs.com	2026-02 完成 $3.2M 种子轮，出自 CTFtime 美国第一战队，BSidesSF 2026 CTF 52/52 全胜夺冠	自主 CTF 求解 Agent，多模型并行"蜂群"架构
14	Dreadnode	Dreadnode	dreadnode.io	累计融资 $14M，估值 $60M，前 Microsoft AI Red Team 核心成员创办	攻击性 ML 研究平台，聚焦 AI 系统评测与网络靶场
15	Mindgard	Mindgard	mindgard.ai	累计融资 $11.9M，Lancaster University 学术孵化，2026 Gartner 新兴技术报告收录	专注 AI / LLM 红队（测 AI 模型本身），含 Mindgard Lite 自助平台
16	Hex Security	Hex	hex.co	Y Combinator 2026 冬季批入选企业，已获种子轮融资	AI Agent 驱动的持续自主渗透测试
17	Harmony Intelligence	Harmony	harmonyintelligence.com	2025-03 完成 $3M 种子轮（Airtree 领投，30+ 投资人参与）	AI 红队 + 安全评估，替代传统年度人工渗透
18	Theori	Xint / Xint Code	xint.io	DARPA AIxCC 2025 决赛季军（RoboDuck），公开对比复现并超越 Anthropic Mythos 发现数	一线攻防专家创办的老牌安全公司，AI 代码审计与渗透产品
19	MindFort	MindFort	mindfort.ai	2026-04 完成 $3M+ 种子轮（Y Combinator/468 Capital/CRV 参投），创始人为 OpenAI/Anthropic 前员工	自主红队 AI Agent，长期在后台运行守护组织安全
20	Hacktron	Hacktron AI	hacktron.ai	累计融资 $3.5M，估值 $9.3M，创始团队为精英 CTF 竞技选手	端到端 AI 渗透 / 漏洞挖掘平台，每次代码变更即触发安全测试

🇨🇳 国内厂商

Domestic Vendors (China)

#	公司	产品	官网	产品定位与特色
1	绿盟科技	绿盟智能渗透系统 AI-PTS	AI-PTS 产品页	基于"风云卫大模型 SecLLM + 多智能体（MAS）"，2025-08 正式发布。聚焦 Web 应用安全测试与自动化渗透，含 8.8 万+ 漏洞知识图谱、8600+ POC 库
2	京东云 ⭐新补充	AIPTS AI 智能渗透测试服务	京东云 AIPTS	2026-06 正式上线，"One For All"理念服务多安全角色；自然语言发起任务 + AI 自动编排（资产探测/接口验证/漏洞分析）+ 攻击路径动态推进 + 一键生成攻击链证据报告，隶属京东云全栈大模型安全产品体系
3	360 ⭐新补充	"破阵子" 渗透测试智能体	360.cn	专属安全记忆机制（企业资产/权限/历史风险持续沉淀）+ 双引擎架构（批量常态化巡检 + 业务逻辑深度风险挖掘）+ 全流程闭环（发现→核验→整改复测）；已具备 AI 应用新型风险检测（提示词注入/智能体越权），实战覆盖 132 家关基单位，发现 312 个有效漏洞（含 46 个 AI 新型漏洞），零误报
4	阿里云 ⭐新补充	Agentic BAS 智能渗透验证	阿里云开发者社区	2026-07-16 开放邀测，千问大模型驱动"三段式调度多 Agent 协同架构"（侦察/渗透/验证/报告 Agent + 中心调度），可还原完整攻击链（非孤立漏洞点），覆盖 AI 生成代码 / Agent 应用新型风险（Prompt 注入、工具滥用、RAG 投毒），支持每周例行自动验证与合规留痕
5	万径安全（Yaklang）	万径千机 / 小智 智能渗透机器人	megavector.cn	国内首款融合知识图谱与大模型的智能渗透机器人，"AI+YAK" 双引擎（YAK 为自研网络安全语言）
6	长亭科技	无锋	chaitin.com	--
7	斗象科技（漏洞盒子）	蛙池AI	digpool.cn	全球首款"原生 AI"漏洞挖掘工具 / 白帽工作台。对话式挖洞，AI 自主拆解渗透意图，内置 SQLi/XSS/RCE/上传等漏洞检测专家技能矩阵
8	奇安信	AI 加特林 自动化渗透测试系统	qianxin.com / AI	"自动化漏洞攻击的火力平台"，能在数分钟内将漏洞公告转为可执行的渗透链；与 QAX-GPT 安全大模型联动
9	安恒信息	AI 渗透测试智能体（基于恒脑 3.0）	dbappsecurity.com.cn	国内首个安全垂域大模型"恒脑"驱动的渗透 Agent，三大能力：自动化风险发现 + 任务规划、智能调度渗透工具、深度解析被动流量
10	悬镜安全	灵脉 PTE AI 自动化渗透测试平台	pte.xmirror.cn	结合漏扫工具与专家渗透优势，将专家能力训练为 AI，半自动化 / 自动化检测业务逻辑漏洞

🎯 选型对照（按典型场景）

Pick by Scenario

场景 / Scenario	推荐产品（国外）	推荐产品（国内）
Web App / API 自主渗透	XBOW、Pentera、Strix、Mythos	绿盟 AI-PTS、京东云 AIPTS、斗象蛙池AI
生产环境安全验证	Horizon3.ai NodeZero、Pentera	绿盟 AI-PTS、阿里云 Agentic BAS
漏洞赏金 / Bug Hunting	XBOW、Strix、Veria Labs	斗象蛙池AI、长亭 chainreactors
持续攻击面 + 攻击模拟	Hadrian、Pentera、Terra Security	360 破阵子、华云安灵刃
业务逻辑 / 复杂渗透	XBOW、RunSybil、Mythos	悬镜灵脉 PTE、万径千机 / 小智
火力打击型自动化漏洞利用	Horizon3.ai NodeZero、Mythos	奇安信 AI 加特林
LLM / Agent 红队（测 AI 本身）	Mindgard、Dreadnode、SPLX（已被 Zscaler 收购）	—
AI 生成代码 / Agent 新型风险	Corridor、Harmony Intelligence	阿里云 Agentic BAS、360 破阵子
CTF / 竞赛型自主求解	Veria Labs、Hacktron	—

---

📚 Awesome List 资源汇编

Awesome List Collection

本节汇总专门收录 Offensive AI / AI 安全相关精选资源的 Awesome List 仓库，本文档大量内容来自这几个 list 的交叉合并。 This section gathers Awesome List–style repositories. This document is largely derived from cross-merging the following lists.

#	仓库	Stars	维护者	内容定位
1	fr0gger/Awesome-GPT-Agents ⭐新补充	6.6k	fr0gger	网络安全 GPT Agents 全景清单，攻防双方向覆盖
2	jiep/offensive-ai-compilation	1.4k	jiep	攻击性 AI 综合资源（对抗 ML / 渗透 / 钓鱼 / 生成式 AI 滥用）
3	ottosulin/awesome-ai-security	1.4k	ottosulin	通用 AI 安全资源集合（攻防兼顾）
4	TalEliyahu/Awesome-AI-Security	861	TalEliyahu	偏 AI 系统防御侧的资源、研究与工具
5	EvanThomasLuke/Awesome-AI-Hacking-Agents	653	EvanThomasLuke	AI Hacking Agent 全景 + AIxCC 决赛队伍 + 商业产品 + 论文（一个多月 Star 从 258 涨至 653）
6	raphabot/awesome-cybersecurity-agentic-ai ⭐新补充	578	raphabot	网络安全 Agentic AI 精选资源（MCP / 工具 / 框架 / 论文 / 社区）
7	Eyadkelleh/awesome-skills-security ⭐新补充	374	Eyadkelleh	基于 SecLists 精选打包的 Agent Skill 合集（Fuzzing/密码字典/Payload/Webshell/LLM 测试等），60+ Agent 兼容
8	simon-p-j-r/LLM4Pentest	352	simon-p-j-r	基于《Hackers or Hallucinators?》论文整理的 LLM 自动化渗透测试资源合集：105 篇学术论文 + 开源工具 / 博客 / 评测基准（自项目主表迁入）
9	gmh5225/awesome-ai-security	44	gmh5225	面向渗透测试者 / 漏洞猎人 / 安全研究的 AI 安全精选

⚠️ 变动说明（2026-09-02）：原收录的 ox01024/awesome-offensive-security-ai 已被作者删除（404），本轮移除；EvanThomasLuke/Awesome-AI-Hacking-Agents 重新排序时反超 raphabot 列表。2026-09-07：simon-p-j-r/LLM4Pentest（352 Stars）实为资源合集而非 Agent 项目，自项目主表迁入本节。 Changelog note: ox01024/awesome-offensive-security-ai was deleted by its owner (404) and removed. 2026-09-07: simon-p-j-r/LLM4Pentest (352 stars) is a curated resource collection rather than an agent project, moved here from the main project table.

---

📊 统计概览

Statistics Overview

• 项目总数 / Total projects：53（项目主表 46 个 + AIxCC CRS 系统 7 个；2026-09-07 移除 9 个偏离主线的项目，LLM4Pentest 迁入 Awesome List）
• 进攻型 / 安全专用模型 / Models：11 个（A. 无对齐进攻型 6 个：Qwythos、WhiteRabbitNeo/DeepHat、Lily-Cybersecurity、BaronLLM、CyberStrike-OffSec-35B、BugTraceAI-CORE-Ultra-27B；B. 安全专用 5 个：VulnLLM-R、Foundation-Sec-8B-Reasoning、CyberSecQwen-4B、Meta-SecAlign、Titus-CybersecurityLLM）
• 进攻型 AI Skill / Skills：3 个，均为 Star ≥ 100 的纯 Skill 项目（Anthropic-Cybersecurity-Skills、ctf-skills、awesome-skills-security）
• 进攻型 AI MCP Server / MCP Servers：7 个，均为 Star ≥ 100 的安全工具集合类 MCP（PortSwigger mcp-server、MCP-Kali-Server、mcp-security-hub、MetasploitMCP、BloodHound-MCP-AI、mcp-shodan、pentest-mcp）
• 收录论文 / Papers：116 篇（A. 渗透 & 红队 62 篇 / B. 漏洞挖掘 20 篇 / C. 评测 & 训练 34 篇；覆盖 2023-06 → 2026-08；2026-09-11 与 LLM4Pentest 交叉核对：勘误多项 + 补充 47 篇 + 移除 4 篇 LLM 自身安全类）
• 收录 Benchmark / Benchmarks：13 个（覆盖 2023-06 → 2026-07）
• 商业产品 / Commercial products：32 个（国外 Top 20，经融资/估值/媒体报道核查精选 + 国内 12）
• Awesome List：9 个（2026-09-07 新增 LLM4Pentest 资源合集；此前 ox01024/awesome-offensive-security-ai 已被作者删除并移除）
• 主要语言 / Languages：Python ≈ 70%，TypeScript ≈ 12%，Go ≈ 8%，其他 ≈ 10%
• 领域趋势 / Trends：
  • 2023：方向探索（Happe & Cito、PentestGPT、InterCode-CTF）
  • 2024：基础工作落地 + 评测基准建立（Cybench、NYU CTF Bench、AutoPenBench、EnIGMA、Fang 三部曲、PenHeal、AutoPT）
  • 2025：多 Agent 协作 + 训练方法 + 自主 AD 渗透 + 真实 CVE 评测 + AIxCC 决赛 + RL 渗透 + 实证研究（VulnBot、cochise、D-CIPHER、Cyber-Zero、xOffense、CVE-Bench、SEC-bench、CyberGym、ATLANTIS、Buttercup、RapidPen、Pentest-R1、OCCULT、PACEbench）
  • 2026 起：商业化加速（XBOW、Pentera、Horizon3.ai、Hacktron、MindFort、Anthropic Mythos 等纷纷涌现）+ 持续基准化（PentestEval、PenForge、CTFusion、HackWorld、ExploitGym、AgentCyberRange）+ 靶场与训练数据基建（RangeFactory、CyberForge、CTF-Dojo）+ 攻防闭环与实战化（ZERO-APT 攻防裁判闭环、FuzzingBrain V2 实战挖 0day、Agents4Pentest 综述成型）

🕐 最后更新时间 / Last updated：2026-09-11 (UTC+8)

---

⚠️ 免责声明

Disclaimer

本文档汇总的所有项目、论文与 Benchmark 仅供学习研究、企业内部安全防护与授权渗透测试使用。 在任何情况下，使用者均须严格遵守所在国家和地区的法律法规以及目标组织的授权范围；严禁将其用于未经授权的攻击、入侵、破坏或其他任何违法活动。任何因滥用本文档收录内容而引发的法律责任、经济损失或安全后果，均由使用者自行承担，与本文档作者及所列项目维护者无关。

All projects, papers, and benchmarks compiled in this document are intended solely for learning, internal enterprise security hardening, and authorized penetration testing. Users must strictly comply with the laws and regulations of their jurisdiction as well as the authorization scope granted by the target organization. Any unauthorized attack, intrusion, sabotage, or other illegal activities are strictly prohibited. Any legal liability, financial loss, or security consequence resulting from misuse of the contents herein shall be borne entirely by the user, and is unrelated to the authors of this document or the maintainers of the listed projects.