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Phobos 是一个针对包含 AI 功能的 Web 应用的安全测试框架。它同时评估应用的 Web 和 AI 攻击面，并利用 AI 推理来确定漏洞测试的优先级。它有两个目标面：Web，涵盖常规 Web、API、浏览器、客户端 JavaScript 和面向服务的功能；以及 AI，涵盖 LLM、智能体、工具、检索和 AI 介导的功能。Phobos 内部的 AI 充当安全大脑，解读发现的攻击面，选择漏洞模块，关联证据，并选择下一步有价值的测试。它不会取代扫描器，本身也不是测试目标。 Phobos 使用由注册表驱动、带有明确执行阶段的运行器。每个模块接收相同的共享知识状态，并可输出结构化的观察结果、发现项和有限的后续候选项。运行器会拒绝未知模块、未启用的模块、无效的阶段顺序、过大的运行规模和格式错误的模块输出。AI 只能选择目录中存在、且符合当前配置能力的模块 ID；实际执行需要已注册的实现。跨层分析是核心扫描流水线的一部分，而不是事后补充。动态 Web 安全使用静态 HTTP 和浏览器运行时两种模式，浏览器层通过 Playwright 实现，并受与 HTTP 层相同的范围控制约束。影响更大的工作流必须明确选择启用，并由配置驱动。Phobos 被开发为一个受控的安全测试平台，而不是不受限制的自主漏洞利用框架。
功能特点
- AI 助手
- 自然语言界面
- 工作流自动化
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应用场景
团队用 Phobos 同时评估 Web 和 AI 攻击面。
团队用 Phobos 借助 AI 推理确定漏洞测试的优先级。
团队用 Phobos 运行由注册表驱动、带有明确执行阶段的安全模块。
团队用 Phobos 对 Web 路径和 AI 路径进行跨层关联。
团队用 Phobos 进行动态 Web 侦察，并可选择启用浏览器运行时。
团队用 Phobos 运行依赖配置的、影响更大的工作流。
团队用 Phobos 发现 XSS、SQLi、CSRF、JWT、GraphQL 和 WebSocket 等 Web 漏洞。
团队用 Phobos 梳理 RAG、向量、工具、数据投毒、资源限制和多智能体等 AI 攻击面。