# openPTS
**Repository Path**: SteveRocket/openPTS
## Basic Information
- **Project Name**: openPTS
- **Description**: 企业网络安全自动化渗透测试系统（PTS）
唯一官网：http://www.mdrsec.com
产品演示环境：http://www.play.mdrsec.com
产品文档：http://www.docs.mdrsec.com
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No
## Statistics
- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-06-27
- **Last Updated**: 2026-06-27
## Categories & Tags
**Categories**: Uncategorized
**Tags**: None
## README
# 企业自动化渗透测试系统（PTS）
## 关于我们
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## 产品核心功能模块
- 唯一官网：http://www.mdrsec.com
- 产品演示环境：http://www.play.mdrsec.com
- 产品文档：http://www.docs.mdrsec.com
我们的自动化渗透测试系统（PTS）是企业安全防御从“被动合规”向“主动验证”转型的关键工具。它并非传统漏洞扫描器的简单升级，而是一个以攻击者视角为核心、融合AI大模型与攻防知识图谱的实战化验证平台。对于大型集团企业而言，PTS的核心价值在于解决**资产规模与测试效率的矛盾**、**漏洞扫描与真实风险的脱节**，以及**高阶渗透能力对人员依赖过重**的痛点。
接下来，我将为大家分享下我们经过多年自研的 网络安全自动化渗透测试系统（PTS） 核心功能与技术特性。以下全部简称为PTS系统
### 一、 智能攻击面测绘与资产识别
自动化渗透的第一步并非直接“攻击”，而是通过多维度的测绘构建出完整的攻击面视图。我们的PTS系统具备超越传统CMDB的动态资产发现与血缘关系梳理能力。
- **多维度资产发现与指纹识别**：系统需支持通过IP、域名、证书、组织架构、小程序、公众号、API接口等多渠道扩展资产覆盖面。核心技术在于庞大的**资产指纹库**，能够精准识别设备类型、厂商、组件框架、中间件版本，甚至URL级别的应用颗粒度。例如，能够自动识别出某个非标准端口上运行的Elasticsearch服务或特定版本的Weblogic组件 。
- **攻击面关联测绘**：基于图数据库技术，构建资产之间的复杂关系图谱（如IP-端口-服务-组件-业务系统）。通过对API接口、URL参数、网络拓扑的被动流量分析，结合主动探测，自动化绘制潜在的攻击路径拓扑图，帮助防守方清晰看到“影子资产”和未知关联风险 。
- **持续性攻击面管理**：与企业内部网络流量或EDR联动，实时补全新上线的业务系统或变更的资产，确保在攻防演练或重保期间“无死角”可视 。
### 二、 全流程自动化渗透引擎
这是我们的PTS系统区别于传统漏洞扫描器（Scanner）的核心标志。我们的PTS系统覆盖从信息收集到权限维持的**完整攻击链闭环**，而非孤立的漏洞验证。
- **信息收集与预处理**：自动化执行子域名爆破、目录扫描、端口服务识别、旁站C段查询、敏感数据（如邮箱、账号泄露）监控。系统应能基于指纹信息自动匹配相应的POC（概念验证代码）库 。
- **漏洞验证与利用（Auto-Exploitation）**：这是自动化能力的“深水区”。系统需支持**无害化漏洞验证**与**可控的漏洞利用**两种模式。高级的PTS能自动识别WAF/防火墙策略，并自动生成绕过payload或混淆流量，实现对高防护目标的深度穿透。在执行利用时，系统应支持执行命令、反弹Shell、文件上传/下载等操作，以获取真实权限为有效性的唯一衡量标准 。
- **横向移动与权限维持**：在获取某一入口（如Webshell或低权限主机）后，系统应内置自动化横向移动策略。例如，自动抓取内存密码Hash、利用Kerberoasting攻击、扫描内网开放端口或利用Windows计划任务进行跳板渗透，评估漏洞在企业内网可能造成的真实“爆破半径” 。
### 三、 AI大模型与知识图谱驱动的智能决策
为了解决传统自动化工具“误报高、场景固化、不会变通”的缺陷，我们的PTS系统深度融合AI技术，实现从“机械执行脚本”到“智能专家决策”的跨越。
- **AI辅助攻击路径规划**：系统依托大模型（如天问、DeepSeek等）和**知识图谱**，构建漏洞与攻击矩阵（如ATT&CK）的关联。AI能够像人类红队专家一样，动态分析当前面临的网络环境，推荐最优的渗透路径。例如，当Web入口无法突破时，AI会建议转向社工钓鱼或寻找VPN弱点 。
- **智能化POC/EXP生成**：针对“已知家族、未知变种”的漏洞或特定业务逻辑漏洞，AI能够理解代码语义或HTTP响应特征，**自动生成或改造POC脚本**，大幅提升对0-Day/N-Day漏洞的应急响应能力 。
- **自然语言交互与智能体编排**：用户可通过自然语言下达指令（如“帮我测一下这个登录框是否存在注入”），系统内部通过多智能体协作（信息收集智能体、漏洞利用智能体、报告生成智能体），自动调度底层工具集并执行复杂任务，极大降低了高阶渗透测试的技术门槛 。
### 四、 社工与钓鱼攻击模拟
技术漏洞只是攻击面的一部分，人员安全意识是最后一道防线。我们的PTS系统内置**常态化社工渗透模块**。
- **自动化钓鱼邮件与站点克隆**：系统可配置钓鱼邮件模板，伪装成内部通知、IT升级等，向指定员工群体发送钓鱼邮件。同时支持一键克隆目标企业的VPN、OA或Webmail登录页面，用于模拟中间人攻击或凭证窃取 。
- **免杀与载荷投递**：支持生成多种格式（Office宏、LNK快捷方式、CHM等）的免杀木马载荷，并能在钓鱼场景中自动化投递，以此评估企业内部终端防护（AV/EDR）的实际拦截能力 。
### 五、 实战化对抗与防御绕过
企业侧部署了大量防护设备（WAF、IDS、IPS、防火墙），不具备绕过能力的自动化测试系统无法评估**真实风险**。
- **高级穿透对抗技术**：系统需内置代理池、延迟扫描、请求伪装、分块传输、协议走私等机制，在规避IP封锁的同时绕过应用层防护规则，确保在复杂网络环境下依然能探测到深层次漏洞 。
- **模拟APT攻击链**：支持自定义编排攻击剧本，模拟从外部钓鱼到内网域控失陷的全过程，以此检验企业内部安全设备（SIEM/SOC）的监测规则是否生效，以及响应流程是否及时。
### 六、 标准化报告与漏洞生命周期管理
自动化渗透的最终产出是指导修复、确认闭环的**可读性报告**，而非一堆杂乱日志。
- **可视化攻击链还原**：以图形化方式展示攻击入口、横向移动路径、被控制的节点以及核心数据触达过程。对于管理者，提供直观的攻击面风险热力图；对于技术人员，提供详尽的漏洞成因、复现截图和修复建议 。
- **POC公开与过程可审计**：生成的测试报告需附带具体的攻击报文（Payload）和响应记录，确保漏洞可复现、可定位。部分系统支持漏洞全生命周期的闭环管理，与Jira等缺陷管理工具联动，实现从发现、指派、修复到复测的自动化流转 。
### 七、 系统架构与扩展性
我们自研的PTS系统作为企业级产品，具备良好的生态兼容性和可扩展性。
- **插件化架构与自定义能力**：提供开放的API接口和插件开发框架。高级安全团队可根据自身业务特点（如自研加密协议、特殊工控协议），使用Python/Lua/Java等语言编写**自定义漏洞检测脚本或指纹插件**，确保系统能应对专有业务场景 。
- **分布式与跨网段部署**：针对大型集团多级法人、多数据中心、隔离网络环境，支持分布式扫描节点部署。管理端统一纳管下发任务，扫描引擎在本地执行，解决跨网段网络不通的测试难题 。
- **多模式部署**：支持便携式一体机（用于现场检查）、私有云部署（SaaS化服务）或旁路接入，灵活适配攻防演练、日常巡检、上线前安全验收等不同场景 。
### 最后
我们的企业级自动化渗透测试系统，本质上是将**红队专家的高级思维转化为机器可执行的算法模型**。它不再仅仅是一堆漏洞扫描插件的堆砌，而是集成了**资产测绘、AI决策、自动化利用和防御绕过**的综合性实战平台。通过PTS的常态化运营，企业能够以攻击者视角持续度量防御体系的韧性，实现真正意义上的“以攻促防”。
## 产品清单
### 企业网络安全运营中心产品
- 资产安全配置管理系统（SCMDB）
- 终端侦测与响应系统（EDR）
- 网络侦测与响应系统（NDR）
- 企业网络资产攻击面管理系统（CAASM）
- 资产暴露面管理系统（AEMS）
- 网络安全蜜罐管理系统（HoneyPot）
- 安全事件收集与告警管理系统（SIEM）
- 扩展侦测与响应系统（XDR）
- 多引擎脆弱性扫描系统（VAS）
- 多源日志审计监测系统（LAS）
- 网络安全威胁情报中心（TIS）
- 网络安全漏洞库管理系统（VDBS）
- 网络安全编排与自动化响应（SOAR）
- 威胁狩猎系统（THS）
- 数据库安全审计系统（DSAS）
- AI智能体安全态势管理系统（AISPM）
- Web防火墙（WAF）
- 网站安全监测平台（WSM）
- 网络安全态势感知平台（SSAP）
- 网络安全自动化应急响应工具系统（NSRT）
- 企业网络安全运维工具系统（SecTools）
- 网络安全自动化等保测评系统（ASES）
- 浏览器安全监测防护系统（BSMPS）
- 网络安全用户实体行为分析系统（UEBA）
- 互联网电信诈骗预警防护系统（TPFWS）
- 云原生安全管理平台（CNAPP）
- 自动化渗透测试系统（PTS）
- 工业企业信息安全监测中心（IoT SOC）
- 企业智能安全运营中心（AISOC）
### 企业自动化运维产品
- 运维智能监控告警管理平台（AIMAMS）
- 企业网络工具系统（NTools）
- 自动化测试系统（AutoTest）
- 自动化运维系统（AutoOps）
- 企业运维工具系统（OpsTools）
- 物联网管理系统（IoTS）
- 软件开发生命周期管理系统（SDLC）
- IT流程管理系统（ITSM）
### 企业数字化运营资源管理系统产品
- 制造执行管理系统（MES）
- 运输管理系统（TMS）
- 跨境电商企业资源管理系统（ERP）
- 企业客户关系管理系统（CRM）
- 跨境电商仓库管理系统（WMS）
- 财务管理系统（FMS）
- 质量管理系统（QMS）
- 精准营销管理系统（PMS）
- 智能生产管理系统（SPMS）
- 电商BI系统（BI）
- 智能互联网分布式爬虫系统（AISpider）
## ABOUT
**【关于我们】**
* [主页：http://116.205.137.183/index_pro.html](http://116.205.137.183/index_pro.html)
* [Articulate v1.0](https://mp.weixin.qq.com/s/0yqGBPbOI6QxHqK17WxU8Q)
* [Articulate v2.0](https://mp.weixin.qq.com/s/V5Axn-ZWi22ubh5Jiocb9g)
[](https://github.com/zrf-rocket)
[](https://gitee.com/SteveRocket/)
 🥰
**【代码工程系列】**
* [Python和Go的设计模式](https://github.com/zrf-rocket/DesignPattern)
* GitHub：https://github.com/zrf-rocket/DesignPattern
* Gitee：https://gitee.com/SteveRocket/design_pattern
* [Python、Go的编码技巧cookbook](https://github.com/zrf-rocket/CookBook)
* GitHub：https://github.com/zrf-rocket/CookBook
* Gitee：https://gitee.com/SteveRocket/cook-book
* [Go代码示例](https://github.com/zrf-rocket/PracticeGo)
* GitHub：https://github.com/zrf-rocket/PracticeGo
* Gitee：https://gitee.com/SteveRocket/practice_go
* [Python代码示例](https://github.com/zrf-rocket/PracticePython)
* GitHub：https://github.com/zrf-rocket/PracticePython
* Gitee：https://gitee.com/SteveRocket/practice_python
* [Python Web框架的示例代码](https://github.com/zrf-rocket/PythonFramework)
* GitHub：https://github.com/zrf-rocket/PythonFramework
* Gitee：https://gitee.com/SteveRocket/python_framework
* [Rust代码示例](https://github.com/zrf-rocket/PracticeRust)
* GitHub：https://github.com/zrf-rocket/PracticeRust
* Gitee：https://gitee.com/SteveRocket/practice_rust
* [Vue代码示例](https://github.com/zrf-rocket/PracticeVue)
* GitHub：https://github.com/zrf-rocket/PracticeVue
* Gitee：https://gitee.com/SteveRocket/practice_vue
* [前端代码示例](https://github.com/zrf-rocket/PracticeFronted)
* GitHub：https://github.com/zrf-rocket/PracticeFronted
* Gitee：https://gitee.com/SteveRocket/practice_fronted
* [Python自动化测试框架](https://github.com/zrf-rocket/PythonTestAutomationFramework)
* GitHub：https://github.com/zrf-rocket/PythonTestAutomationFramework
* Gitee：https://gitee.com/SteveRocket/python_test_automation_framework
* [Python和Go的算法代码示例](https://github.com/zrf-rocket/Algorithms)
* GitHub：https://github.com/zrf-rocket/Algorithms
* Gitee：https://gitee.com/SteveRocket/Algorithms
* [Python和Go的数据结构代码示例](https://github.com/zrf-rocket/DataStructure)
* GitHub：https://github.com/zrf-rocket/DataStructure
* Gitee：https://gitee.com/SteveRocket/data_structure
* [编码规范](https://github.com/zrf-rocket/DevGuide)
* GitHub：https://github.com/zrf-rocket/DevGuide
* Gitee：https://gitee.com/SteveRocket/develop_guide
* [编码安全规范](https://github.com/zrf-rocket/SecGuide)
* GitHub：https://github.com/zrf-rocket/SecGuide
* Gitee：https://gitee.com/SteveRocket/security_guide
**【产品系列】**
* [主机监控系统-日志收集与报警管理系统（SIEM）](https://github.com/zrf-rocket/SIEM)
* GitHub：https://github.com/zrf-rocket/SIEM
* Gitee：https://gitee.com/SteveRocket/siem
* [安全运营中心（SOC）-终端侦测与响应系统（EDR）](https://github.com/zrf-rocket/EDR_SOC)
* GitHub：https://github.com/zrf-rocket/EDR_SOC
* Gitee：https://gitee.com/SteveRocket/edr_soc
* [DevSecOps-SDLC](https://github.com/zrf-rocket/DevSecOps-SDLC)
* GitHub：https://github.com/zrf-rocket/DevSecOps-SDLC
* Gitee：https://gitee.com/SteveRocket/dev-sec-ops-sdlc
* [AI图像识别-智能缺陷检测系统]()
* [基于AI图像识别的工业缺陷检测应用系统（GPU&FPGA）](https://mp.weixin.qq.com/s/04qefQFg-Pg1Gcqq1vBLQQ)
* [基于AI图像识别的智能缺陷检测系统，在钢铁行业的应用-技术方案](https://mp.weixin.qq.com/s/dSHbnuOwQZzE4CvPr1JYjg)
# 安全运营中心（SOC）-网络侦测与响应系统（NDR）