VulnClaw
AI 驅動的開源滲透測試工具 VulnClaw：支援 13 大 LLM、MCP 多工具鏈全流程自動化
VulnClaw以LLM結合ModelContextProtocol，支援多家模型與21種滲透Skill，能自動完成資訊收集、漏洞偵測、利用驗證與報告產出，近期在GitHubTrending爆紅，提升授權測試與教學效率。同時提供本地WebUI與Python程式碼執行，適用於紅隊演練與資安教學。
VulnClaw
VulnClaw以LLM結合ModelContextProtocol，支援多家模型與21種滲透Skill，能自動完成資訊收集、漏洞偵測、利用驗證與報告產出，近期在GitHubTrending爆紅，提升授權測試與教學效率。同時提供本地WebUI與Python程式碼執行，適用於紅隊演練與資安教學。
速報
本研究對大型語言模型（LLM）發起的大規模自動滲透測試進行實證分析：在相同蜜罐環境（包含 OWASP Juice Shop 與兩個其他易受攻擊服務）上，對 4 款模型各執行 100 次、共 400 次試驗。實驗固定提示、協調器與目標，衡量模型在重複試驗下的攻擊一致性、失敗模式與首次成功時間。