Building an Agentic Bug Bounty Hunter on a Raspberry Pi 5
3 months ago
- #automation
- #AI-agents
- #bug-bounty
- 漏洞赏金计划中的大规模自动化若缺乏对目标的充分理解和调整，可能导致大量无效信息干扰。
- 采用智能体作为质量关卡，用以克服自动化系统的脆弱性并提升侦查数据质量。
- 实施分层模型架构：Opus负责战略规划，Sonnet负责执行，Haiku处理轻量级任务，确定性工作器处理非模型任务。
- 编排循环通过Python控制决策流程，由Opus协调侦查、测试、认证、研究、记录或完成等动作。
- 构建知识图谱系统以建立漏洞发现、终端节点与技术栈之间的关联，优化决策能力。
- 通过pgvector实现语义相似度计算，促进历史漏洞和知识的复用，持续增强系统学习能力。
- 定制化工具与严格限定作用范围的工具确保操作受控且高效。
- 采用运行周期和超时机制管理任务执行，支持效果对比与改进追踪。
- 有界上下文快照和队列机制保障操作专注度与执行效率。
- 系统配备树莓派5（搭载NVMe固态硬盘）和电子墨水屏等硬件，实现运行状态实时监控。