NeuroSploit v2 がリリース：Gemini／Claude／GPT／Ollama と連携するペンテスト・ツール

NeuroSploit v2 Launches as AI-Powered Penetration Testing Framework

2025/12/31 gbhackers — NeuroSploit v2 は、攻撃的セキュリティ・オペレーションの自動化と強化を目的として設計された、AI 活用型の高度なペンテスト・フレームワークである。このフレームワークは、最先端の LLM テクノロジーを活用することで、脆弱性評価／脅威シミュレーション／セキュリティ分析ワークフローの自動化を可能にするものだ。NeuroSploit v2 が組み合わせるのは、これまでに確立されたセキュリティ手法と人工知能であり、ユーザー組織におけるペンテストへのアプローチを大きく進化させる。

このフレームワークにより、レッドチーム・シミュレーションからマルウェア分析に至るまでの、特定のタスクに対してカスタマイズされた専用 AI エージェントが実行される。その際も、倫理的および運用上のセキュリティ基準は維持される。

柔軟な LLM アーキテクチャ

NeuroSploit v2 の際立った特徴の一つは、複数の LLM プロバイダーをサポートしている点である。ユーザーのインフラ要件と設定に応じて、Gemini／Claude／GPT (OpenAI)／Ollama と連携するよう、このフレームワークをコンフィグできる。

この柔軟性により、組織はベンダー・ロックインを懸念することなく、このツールを既存のセキュリティ・エコシステムに統合できる。

それぞれの LLM プロファイルのカスタマイズは、モデル選択／温度設定／トークン制限／コンテキスト・レベルなどのパラメータを用いて個別に行える。

このフレームワークは、AI による信頼性の高いセキュリティ評価を担保するための幻覚緩和という、高度な戦略を実装している。

Feature	Description
Modular Agent Roles	Red Team, Blue Team, Bug Bounty Hunter, Malware Analyst, OWASP Expert, CWE Expert, Pentest Generalist, Replay Attack Specialist, Exploit Expert
Multi-Provider LLM	Supports Gemini, Claude, GPT-4, and Ollama with flexible model selection
LLM Profiles	Custom settings per agent: temperature, max tokens, input/output limits, caching, context level
Markdown Prompt Templates	Dynamic prompts with context-aware instructions for agent behavior guidance
Hallucination Mitigation	Implements grounding, self-reflection, and consistency checks
Content Guardrails	Keyword filtering, length validation, ethical compliance checks
Tool Integration	Nmap, Metasploit, Subfinder, Nuclei, Burp Suite, SQLMap, Hydra, and custom tools
JSON & HTML Reports	Structured campaign results and human-readable HTML reports
Interactive CLI	Command-line execution and conversational interaction modes
Token Management	Input/output limits, response caching, context optimization
Search Context Levels	Low, medium, high context injection for enhanced analysis
PDF Support	Direct PDF processing capabilities for select LLM providers

さらに、キーワード・フィルタリング／長さ検証／倫理的コンテンツ・チェックなどの組み込みガードレールが連携することで、誤検知を低減しながら出力の品質を維持する。

これらの安全メカニズムは、不正確な推奨によりテストの有効性が損なわれるリスクがあるペンテストにおいて、きわめて重要である。

NeuroSploit v2 では、バグバウンティ・ハンター／レッドチーム・オペレーター／マルウェア・アナリスト／OWASP エキスパートなどの、９種類の専門エージェント・ペルソナが事前にコンフィグされている。

それぞれのエージェント・ロールには、固有の機能とツール・アクセスが割り当てられているため、セキュリティ・チームは評価タスクを適切に委任できる。このモジュール設計により、ユーザー組織は独自のテスト要件に応じたカスタム・エージェント・ロールを作成できる。

このフレームワークはオープンソースであり、MIT ライセンスの下で GitHub に公開されている。そのため、コミュニティによるコントリビューションやカスタマイズが可能である。

インストールには、Python、必須依存関係、ならびに LLM プロバイダー用の適切な API キー設定が必要となる。

AI を活用した侵入テストに関心を持つセキュリティ・チームは、テスト環境へ導入できる、堅牢かつ高度にコンフィグ可能なプラットフォームを利用できるようになる。

AI 技術をペンテストに活用する、高度なフレームワーク NeuroSploit v2 を紹介する記事です。これまでのセキュリティ・ツールでは、ツールの実行と結果の判断を人間が行う必要があり、複雑な攻撃パターンの分析において、多大な時間を要するという問題がありました。NeuroSploit v2 は、この判断の部分を最先端の LLM に任せることで、脆弱性の発見から分析までの流れを自動化するものです。AI が専門家のように状況を推論し、複数のツールを組み合わせて動かすことで、従来の手法では見落としがちだったリスクを素早く特定できるようになっています。オープンソースとして提供される NeuroSploit v2 をベースにして、この領域が活性化するかもしれませんね。よろしければ、カテゴリー SecTools も、ご参照ください。