Redazione RHC : 28 Marzo 2025 07:13
Uno sviluppatore che usa lo pseudonimo M507 ha presentato un nuovo progetto open source, RamiGPT, uno strumento basato sull’intelligenza artificiale che aiuta ad automatizzare le attività di analisi dei privilegi e di scansione delle vulnerabilità. Il progetto si basa su una connessione tra OpenAI e script Linux e Windows come LinPEAS e BeRoot. Lo strumento è progettato per i ricercatori di sicurezza informatica e i pentester che hanno bisogno di individuare in modo rapido ed efficiente potenziali vettori di escalation dei privilegi in un sistema di destinazione.
Per lavorare con RamiGPT è necessaria una chiave API OpenAI, che può essere ottenuta dal sito web di OpenAI dopo la registrazione. Dopodiché, copia semplicemente il file di impostazioni .env.example in .env , aggiungi la tua chiave alla riga appropriata e potrai avviare il sistema. Sono disponibili due scenari di avvio: tramite Docker e in un ambiente locale. Nel primo caso, è necessario installare Docker e Docker Compose, clonare il repository, eseguire i contenitori e aprire l’interfaccia web all’indirizzo https://127.0.0.1:5000. Il secondo richiede Python 3, pip e i comandi eseguiti per generare certificati e installare le dipendenze.
RamiGPT è in grado non solo di analizzare i risultati di strumenti esterni, ma anche di consigliare automaticamente l’avvio di uno script specifico a seconda del sistema operativo. Ad esempio, su Windows – BeRoot, su Linux – LinPEAS. È anche possibile importare ed esportare istruzioni, ad esempio per attività di capture the flag. Tutto ciò è accompagnato da animazioni gif dimostrative che mostrano chiaramente come l’intelligenza artificiale identifica le vulnerabilità e suggerisce modi per sfruttarle.
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Il progetto viene distribuito con la precisazione che è destinato esclusivamente a un uso legale, ovvero a fini didattici o per testare sistemi per i quali l’utente ha un’autorizzazione ufficiale. L’autore sottolinea: qualsiasi utilizzo al di fuori di questi limiti è inaccettabile.
Puoi scaricare e visualizzare il progetto su GitHub: https://github.com/M507/RamiGPT .
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