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HackerGPT一个强大的黑客AI必备工具增强渗透能力

前言

HackerGPT是一款基于ChatGPT的人工智能工具,正在改变网络安全格局。该工具专为道德黑客和网络安全社区设计。HackerGPT拥有一个广泛的数据库,其中包含大量的黑客技术,工具和策略。它不断更新,以确保它有最新和最有效的方法来帮助你在你的黑客努力。
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什么是HackerGPT?

由ChatGPT提供支持的HackerGPT通过提供快速响应来帮助完成网络安全任务。它是道德的,与GPT-3和GPT-4一起工作,并提供各种黑客方法

HackerGPT是如何工作的?


HackerGPT的功能建立在其处理和理解与网络安全相关的大量信息的能力之上。这使其能够:实时回答用户查询:道德黑客和网络安全专业人员可以向HackerGPT提出复杂的查询,并获得全面而翔实的回复。这可以大大加快识别漏洞和制定有效安全解决方案的过程。生成有效载荷:HackerGPT可以生成定制的有效载荷,这些有效载荷是渗透测试中用于在受控环境中模拟网络攻击的重要组件。此功能允许道德黑客测试系统的安全状态并识别潜在的弱点。了解攻击媒介:HackerGPT可以分析和理解各种攻击向量,这些攻击向量是恶意行为者用来获得对系统的未经授权访问的方法。这种理解使道德黑客能够预测和减轻潜在的威胁。

HackerGPT的目的

由ChatGPT提供支持的HackerGPT是一种旨在协助网络安全任务的AI工具。它了解道德黑客战术,并对用户查询提供实时响应。支持GPT-3和GPT-4模型,它提供了广泛的黑客技术。它可以通过网络浏览器使用,计划很快推出一个应用程序版本。它提供14天的试用期,无限制的消息和更快的响应时间。HackerGPT简化了黑客攻击过程,有助于有效载荷生成和攻击向量理解。它是增强安全评估和了解潜在风险和对策的宝贵资源。

使用HackerGPT的好处

提高效率:HackerGPT能够在真实的时间内回答查询并自动执行任务,可以显著简化道德黑客和网络安全专业人员的工作流程,使他们能够专注于工作中更具战略性的方面。提高准确性:通过利用其庞大的知识库,HackerGPT可以帮助更准确地识别漏洞,从而采取更有效的安全措施。持续学习:HackerGPT不断学习和发展,因为它是在不断扩展的信息数据集上训练的。这确保了它在面对新出现的威胁时仍然具有相关性和有效性。

HackerGPT的功能

HackerGPT从验证用户和管理查询权限开始。然后,它在其广泛的数据库中搜索与查询相关的信息,并对非英语查询进行翻译。如果找到匹配,它将集成到AI的响应机制中。查询将安全地传输到OpenAI或OpenRouter进行处理,个人数据除外。响应取决于所使用的模块:HackerGPT模块,具有语义搜索功能的Mixtral 8x 7 B的定制版本,或GPT-4 Turbo,OpenAI的最新版本,通过专门的提示进行增强。

HackerGPT可以用于非法活动吗?

HackerGPT仅用于道德目的。它是一个旨在帮助网络安全专业人员和道德黑客了解和减轻潜在威胁的工具。任何将HackerGPT用于非法活动的行为都严格违反其预期用途和道德准则。重要的是要记住,黑客活动只有在经过适当授权并出于合法目的(如识别和修复安全漏洞)时才是法律的。滥用这些工具可能导致严重的法律的后果。

HackerGPT的未来

HackerGPT目前正在开发中,但测试版已经可以使用。随着它的不断发展,它有可能彻底改变道德黑客和网络安全专业人员的工作方式。

基础的使用效果如下{关键不用科学上网,直接访问}

对话功能

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输入域名三秒内给你子域名 

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想要枚举url选择好插件就行

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目前已经内置了上量插件,后续可能更多

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地址

自己部署

HackGPT 是使用 Python 3.9 和 Streamlit 构建的。它可以使用随附的 Docker Compose 设置轻松部署在容器化环境中。

首先,请按照以下步骤操作:

Docker Compose(推荐)

运行 HackGPT 的最简单方法是使用 Docker Compose。为此,请运行:

docker-compose up # -d to run in background

Docker(手动)

如果不想使用 Docker Compose,也可以手动运行容器。为此,请运行:

docker run --rm -p 8501:8501 -v $(pwd)/app:/app -w /app python:3.9-slim bash -c "pip install -r requirements.txt && streamlit run app.py"

本地 Python 环境

如果你不想使用 Docker,你也可以在本地 Python 环境中运行 HackGPT。为此,请运行:

cd ./app
pip install -r requirements.txt
streamlit run app.py

项目地址

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THE END
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