metatron-pentest-assistant

用途

METATRON 是一款基于命令行的 AI 渗透测试助手，完全在本地运行，不依赖云端、不需要 API 密钥。它面向 Parrot OS Linux 环境，将侦察工具的输出交给本地运行的微调大模型（metatron-qwen，通过 Ollama 加载）进行分析，并把所有发现保存到 MariaDB 中，形成可追溯的扫描历史与漏洞记录。

主要能力

• 编排多种侦察工具：nmap、whois、whatweb、curl、dig、nikto。
• 将扫描结果送入本地 LLM 进行结构化分析，输出漏洞名称、严重级别、端口、服务、描述、利用建议与修复建议，并给出整体风险等级。
• 使用 MariaDB 存储数据，包含 5 张表：history（每次扫描会话的主干记录）、vulnerabilities（每次会话的漏洞发现）、fixes（每个漏洞的修复建议）、exploits_attempted（每次会话的利用尝试）、summary（原始扫描结果与完整 AI 分析）。所有表通过 sl_no 关联。
• 支持从历史记录导出 PDF 与 HTML 报告。
• 内置 DuckDuckGo 搜索与 CVE 查询（无需 API 密钥）。

架构组成

• metatron.py：CLI 入口、主菜单、扫描编排。
• db.py：MariaDB 增删改查（历史、漏洞、修复、利用、摘要）。
• tools.py：侦察工具运行器。
• llm.py：Ollama 接口、智能体循环、AI 工具调度。
• search.py：DuckDuckGo 搜索与 CVE 查询。
• Modelfile：自定义 metatron-qwen 模型配置。

安装方式

1. 克隆仓库并配置 Python 环境：

git clone https://github.com/sooryathejas/METATRON.git cd METATRON python3 -m venv venv source venv/bin/activate pip install -r requirements.txt

1. 安装系统侦察工具：

sudo apt install nmap whois whatweb curl dnsutils nikto

1. 安装 Ollama 并拉取基础模型：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

8GB+ RAM：

ollama pull huihui_ai/qwen3.5-abliterated:9b

<8GB RAM — 使用 4b 并相应修改 Modelfile 的 FROM 行：

ollama pull huihui_ai/qwen3.5-abliterated:4b

1. 构建自定义 metatron-qwen 模型：

ollama create metatron-qwen -f Modelfile ollama list # 确认 metatron-qwen 出现

Modelfile 关键参数：

FROM huihui_ai/qwen3.5-abliterated:9b PARAMETER num_ctx 16384 PARAMETER temperature 0.7 PARAMETER top_k 10 PARAMETER top_p 0.9

如需使用 4b，将 FROM 行改为 huihui_ai/qwen3.5-abliterated:4b，再执行 ollama create metatron-qwen -f Modelfile。

1. 配置 MariaDB：

sudo systemctl start mariadb sudo systemctl enable mariadb mysql -u root

CREATE DATABASE metatron; CREATE USER 'metatron'@'localhost' IDENTIFIED BY '123'; GRANT ALL PRIVILEGES ON metatron.* TO 'metatron'@'localhost'; FLUSH PRIVILEGES; EXIT;

建表：

mysql -u metatron -p123 metatron < schema.sql

使用方式

METATRON 需要两个终端：

终端 1 — 将模型加载到内存：

ollama run metatron-qwen

等待出现 >>> 提示符后再继续

终端 2 — 启动助手：

cd ~/METATRON source venv/bin/activate python metatron.py

主菜单流程：

[1] New Scan → 输入目标 IP/域名 → 选择工具 → AI 分析 → 保存到数据库 [2] View History → 浏览历史扫描 → 查看/编辑/删除/导出 [3] Exit

新建扫描时的工具选择：

[1] nmap [2] whois [3] whatweb [4] curl headers [5] dig DNS [6] nikto [a] 运行全部（除 nikto） [n] 运行全部 + nikto（较慢但更彻底）

导出报告：从 View History 选择扫描后导出 PDF（专业漏洞报告）或 HTML（浏览器可查看的报告）。

适用场景

• 授权的渗透测试与安全评估。
• 本地、离线环境下的侦察与漏洞分析。
• 需要保存扫描历史、跟踪漏洞与修复建议的安全工作流。

限制与注意事项

• 仅用于教育目的和经授权的渗透测试。只能扫描自己拥有或获得明确书面许可的系统，未经授权的扫描属于违法行为。
• 需要 Parrot OS Linux 环境。
• 9b 模型需要 8GB 以上内存；内存不足时可改用 4b 模型。
• nmap 的 SYN 扫描需要 root 权限，可使用 TCP connect 扫描（-sT）避免。
• Nikto 设计上较慢，可增加 subprocess 超时时间。
• 首次 AI 响应可能较慢，因为模型仍在加载。
• 配置默认值：数据库主机 localhost、用户 metatron、密码 123、库名 metatron；Ollama URL http://localhost:11434；模型名 metatron-qwen；上下文窗口 16384；温度 0.7。生产环境建议用环境变量替换硬编码数据库密码。
• 关于收费、价格、平台支持范围等更多信息，资料中暂未提供。