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362 lines
9.4 KiB
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<!-- WEHUB_ZH_README -->
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> [!NOTE]
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> 本文档由 WeHub 基于上游 README 翻译整理，属于社区翻译，非官方中文文档。
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> [English](./README.en.md) · [原始项目](https://github.com/sooryathejas/METATRON) · [上游 README](https://github.com/sooryathejas/METATRON/blob/HEAD/README.md)
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> 原作者、版权与许可证归属以原始项目及本仓库 LICENSE 文件为准。
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# METATRON
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在 Linux（Parrot OS）上使用本地 LLM 的 AI 驱动渗透测试助手
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# 🔱 METATRON
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### AI 驱动的渗透测试助手
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<p align="center">
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<img src="screenshots/banner.png" alt="Metatron Banner" width="800"/>
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</p>
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<p align="center">
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<img src="https://img.shields.io/badge/Python-3.x-blue?style=for-the-badge&logo=python"/>
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<img src="https://img.shields.io/badge/OS-Parrot%20Linux-green?style=for-the-badge&logo=linux"/>
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<img src="https://img.shields.io/badge/AI-metatron--qwen-red?style=for-the-badge"/>
|
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<img src="https://img.shields.io/badge/DB-MariaDB-orange?style=for-the-badge&logo=mariadb"/>
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<img src="https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow?style=for-the-badge"/>
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</p>
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## 📌 什么是 Metatron？
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**Metatron** 是一款基于 CLI 的 AI 渗透测试助手，完全在本地机器上运行——无需云端、无需 API 密钥、无需订阅。
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你提供一个目标 IP 或域名。它会运行真实的侦察工具（nmap、whois、whatweb、curl、dig、nikto），将所有结果馈送给本地运行的 AI 模型，由 AI 分析目标、识别漏洞、建议利用方式并推荐修复方案。所有内容都会保存到 MariaDB 数据库，并保留完整的扫描历史。
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## ✨ 功能特性
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- 🤖 **本地 AI 分析** — 通过 Ollama 由 `metatron-qwen` 驱动，100% 离线运行
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- 🔍 **自动化侦察** — nmap、whois、whatweb、curl 请求头、dig DNS、nikto
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- 🌐 **网络搜索** — DuckDuckGo 搜索 + CVE 查询（无需 API 密钥）
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- 🗄️ **MariaDB 后端** — 完整扫描历史，含 5 张关联表
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- ✏️ **编辑 / 删除** — 可直接从 CLI 修改任何已保存的结果
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- 🔁 **智能体循环（Agentic Loop）** — AI 可在分析过程中请求运行更多工具
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- 🚫 **无需 API 密钥** — 一切免费且本地运行
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-📤 导出报告
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||
Metatron 允许你通过选择「2.view history」→ 选择序号并导出，将扫描结果导出为清晰、可分享的报告格式
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📄 PDF — 专业漏洞报告
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🌐 HTML — 可在浏览器中查看的报告
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## 🖥️ 截图
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<p align="center">
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<img src="screenshots/main_menu.png" alt="Main Menu" width="700"/>
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<br><i>主菜单</i>
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</p>
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<p align="center">
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<img src="screenshots/scan_running.png" alt="Scan Running" width="700"/>
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<br><i>在目标上运行的侦察工具</i>
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</p>
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<p align="center">
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<img src="screenshots/ai_analysis.png" alt="AI Analysis" width="700"/>
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<br><i>metatron-qwen 分析扫描结果</i>
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</p>
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<p align="center">
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<img src="screenshots/results.png" alt="Results" width="700"/>
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<br><i>漏洞已保存至数据库</i>
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</p>
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<p align="center"> <img src="screenshots/export_menu.png" alt="Export Menu" width="700"/> <br><i>将扫描结果导出为 PDF 和/或 HTML</i> </p>
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## 🧱 技术栈
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| 组件 | 技术 |
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|------------|-------------------------------------|
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| 语言 | Python 3 |
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| AI 模型 | metatron-qwen（微调的 Qwen 3.5） |
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| 基础模型 | huihui_ai/qwen3.5-abliterated:9b |
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| LLM 运行器 | Ollama |
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| 数据库 | MariaDB |
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| 操作系统 | Parrot OS（基于 Debian） |
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| 搜索 | DuckDuckGo（免费，无需密钥） |
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## ⚙️ 安装
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### 1. 克隆仓库
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```bash
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git clone https://github.com/sooryathejas/METATRON.git
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cd METATRON
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```
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### 2. 创建并激活虚拟环境
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```bash
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python3 -m venv venv
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source venv/bin/activate
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```
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### 3. 安装 Python 依赖
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```bash
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pip install -r requirements.txt
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```
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### 4. 安装系统工具
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```bash
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sudo apt install nmap whois whatweb curl dnsutils nikto
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```
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## 🤖 AI 模型配置
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### 步骤 1 — 安装 Ollama
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```bash
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curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
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```
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### 步骤 2 — 下载基础模型
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```bash
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ollama pull huihui_ai/qwen3.5-abliterated:9b
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||
```
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> ⚠️ 此模型至少需要 8.4 GB 内存。若系统内存不足，请使用 4b 变体：
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> ```bash
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||
> ollama pull huihui_ai/qwen3.5-abliterated:4b
|
||
> ```
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> 然后编辑 `Modelfile`，将 FROM 行改为 4b 模型。
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### 步骤 3 — 构建自定义 metatron-qwen 模型
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仓库包含 `Modelfile`，使用渗透测试专用参数对基础模型进行微调：
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```bash
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ollama create metatron-qwen -f Modelfile
|
||
```
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这将创建本地 `metatron-qwen` 模型，配置为：
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- 16,384 token 上下文窗口
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- Temperature: 0.7
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- Top-k: 10
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||
- Top-p: 0.9
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### 步骤 4 — 验证模型是否存在
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```bash
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ollama list
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```
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||
你应在列表中看到 `metatron-qwen`。
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## 🗄️ 数据库配置
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### 步骤 1 — 确保 MariaDB 正在运行
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```bash
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sudo systemctl start mariadb
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sudo systemctl enable mariadb
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```
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### 步骤 2 — 创建数据库和用户
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```bash
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mysql -u root
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||
```
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||
```sql
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CREATE DATABASE metatron;
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||
CREATE USER 'metatron'@'localhost' IDENTIFIED BY '123';
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||
GRANT ALL PRIVILEGES ON metatron.* TO 'metatron'@'localhost';
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||
FLUSH PRIVILEGES;
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||
EXIT;
|
||
```
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### 步骤 3 — 创建表
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```bash
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||
mysql -u metatron -p123 metatron
|
||
```
|
||
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||
```sql
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CREATE TABLE history (
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||
sl_no INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
|
||
target VARCHAR(255) NOT NULL,
|
||
scan_date DATETIME NOT NULL,
|
||
status VARCHAR(50) DEFAULT 'active'
|
||
);
|
||
|
||
CREATE TABLE vulnerabilities (
|
||
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
|
||
sl_no INT,
|
||
vuln_name TEXT,
|
||
severity VARCHAR(50),
|
||
port VARCHAR(20),
|
||
service VARCHAR(100),
|
||
description TEXT,
|
||
FOREIGN KEY (sl_no) REFERENCES history(sl_no)
|
||
);
|
||
|
||
CREATE TABLE fixes (
|
||
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
|
||
sl_no INT,
|
||
vuln_id INT,
|
||
fix_text TEXT,
|
||
source VARCHAR(50),
|
||
FOREIGN KEY (sl_no) REFERENCES history(sl_no),
|
||
FOREIGN KEY (vuln_id) REFERENCES vulnerabilities(id)
|
||
);
|
||
|
||
CREATE TABLE exploits_attempted (
|
||
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
|
||
sl_no INT,
|
||
exploit_name TEXT,
|
||
tool_used TEXT,
|
||
payload LONGTEXT,
|
||
result TEXT,
|
||
notes TEXT,
|
||
FOREIGN KEY (sl_no) REFERENCES history(sl_no)
|
||
);
|
||
|
||
CREATE TABLE summary (
|
||
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
|
||
sl_no INT,
|
||
raw_scan LONGTEXT,
|
||
ai_analysis LONGTEXT,
|
||
risk_level VARCHAR(50),
|
||
generated_at DATETIME,
|
||
FOREIGN KEY (sl_no) REFERENCES history(sl_no)
|
||
);
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||
```
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## 🚀 使用方法
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运行 Metatron 需要**两个终端标签页**。
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### 终端 1 — 加载 AI 模型
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```bash
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||
ollama run metatron-qwen
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```
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||
等待直到出现 `>>>` 提示符。这表示模型已加载到内存并就绪。你可让此终端在后台继续运行。
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### 终端 2 — 启动 Metatron
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```bash
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cd ~/METATRON
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source venv/bin/activate
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||
python metatron.py
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```
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### 操作流程
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**1. 主菜单出现：**
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```
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[1] New Scan
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[2] View History
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[3] Exit
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```
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||
**2. 选择 [1] New Scan → 输入你的目标：**
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```
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||
[?] Enter target IP or domain: 192.168.1.1
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||
```
|
||
or
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||
```
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||
[?] Enter target IP or domain: example.com
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||
```
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||
|
||
**3. 选择要运行的侦察工具：**
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||
```
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||
[1] nmap
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[2] whois
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[3] whatweb
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[4] curl headers
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[5] dig DNS
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[6] nikto
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||
[a] Run all (except nikto)
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||
[n] Run all + nikto (slow)
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||
```
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||
**4. Metatron 运行工具，将结果馈送给 AI，并打印分析结果。**
|
||
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||
**5. 所有内容会自动保存到 MariaDB。**
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||
**6. 扫描完成后，你可以编辑或删除任何结果。**
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## 📁 项目结构
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METATRON/
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├── metatron.py ← main CLI entry point
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├── db.py ← MariaDB connection and all CRUD operations
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├── tools.py ← recon tool runners (nmap, whois, etc.)
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||
├── llm.py ← Ollama interface and AI tool dispatch loop
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||
├── search.py ← DuckDuckGo web search and CVE lookup
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├── Modelfile ← custom model config for metatron-qwen
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├── requirements.txt ← Python dependencies
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├── .gitignore ← excludes venv, pycache, db files
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├── LICENSE ← MIT License
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├── README.md ← this file
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└── screenshots/ ← terminal screenshots for documentation
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```
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## 🗃️ 数据库结构（Database Schema）
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所有 5 张表均通过 `history` 表中的 `sl_no`（会话编号，session number）相互关联：
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```
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history ← one row per scan session (sl_no is the spine)
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│
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||
├── vulnerabilities ← vulns found, linked by sl_no
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│ │
|
||
│ └── fixes ← fixes per vuln, linked by vuln_id + sl_no
|
||
│
|
||
├── exploits_attempted ← exploits tried, linked by sl_no
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||
│
|
||
└── summary ← full AI analysis dump, linked by sl_no
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```
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## ⚠️ 免责声明
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本工具仅用于**教育目的及经授权的渗透测试（penetration testing）**。
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- 仅在你拥有所有权，或已获得**明确书面许可**的系统上使用 Metatron。
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||
- 未经授权扫描或利用系统属于**违法行为**。
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||
- 作者不对本工具的任何滥用承担任何责任。
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## 👤 作者
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||
**Soorya Thejas**
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- GitHub: [@sooryathejas](https://github.com/sooryathejas)
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## 📄 许可证
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本项目采用 MIT License 授权 — 详情请参阅 [LICENSE](LICENSE) 文件。
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