Die KI-gestützte Pentest-Revolution: PentestTool, PentestAI und PentestGPT, die Sie kennen sollten

Wenn Sie heute in der Sicherheitsbranche arbeiten, haben Sie wahrscheinlich die Lücke gespürt: Traditionelle Penetrationstests sind zu langsam für wöchentliche Veröffentlichungen, und einfache Scanner können keine Schwachstellen in der Geschäftslogik oder verkettete Angriffspfade erkennen. Gleichzeitig wird Ihr Feed mit "KI-gesteuerten Pentesting-Tools", "PentestGPT" und "PentestAI"-Projekten überschwemmt, die alle versprechen, wie Hacker zu denken und die langweiligen Teile zu automatisieren.

Dieser Artikel versucht, den Lärm zu durchbrechen. Wir werden auspacken, was KI-unterstützte Penetrationstests tatsächlich bedeutet, wie Werkzeuge wie PentestGPT und Multi-Agenten-Rahmenwerke im Stil von PentestAI in das Bild passen, und wo eher meinungsstarke Plattformen wie Sträflich in diesem sich rasch entwickelnden Ökosystem. Auf dem Weg dorthin werden wir diese Tools mit bekannten Standards verknüpfen, wie OWASP, MITRE ATT&CKund NIST SP 800-115so dass Sie sie mit einem klaren mentalen Modell und nicht mit einem reinen Hype bewerten können.(OWASP)

Von manuellen Pentests zu KI-gestützten Penetrationstests

Jahrelang wurden Penetrationstests durch menschlich geprägte Arbeitsabläufe definiert: wochenlange Scoping-Anrufe, Testdurchführung, manuelle Notizen und ein PDF-Abschlussbericht, der bereits veraltet ist, wenn er in Ihrem Posteingang landet. NIST SP 800-115 sieht Pentesting immer noch als eine strukturierte, punktuelle Bewertung vor, die sich in erster Linie auf menschliches Fachwissen stützt, das durch Tools unterstützt und nicht durch sie gesteuert wird.(NIST-Ressourcenzentrum für Computersicherheit)

Parallel dazu werden bewährte Praktiken für die Anwendungssicherheit, die in der OWASP Web Security Testing Guide (WSTG) und die OWASP Top 10-Organisationen zu wiederholbaren Testmethoden und zur Konzentration auf gängige Klassen von Web- und API-Schwachstellen gedrängt.(OWASP) Herkömmliche Scanner und DAST-Tools sind aus dieser Welt hervorgegangen: Sie sind schnell bei der Suche nach grundlegenden Problemen, haben aber ihre Grenzen, wenn Anwendungen mehrstufige Workflows, eingebettete Geschäftsregeln oder nicht triviale Authentifizierungsabläufe verwenden.

Jüngste Fortschritte in große Sprachmodelle (LLMs) und KI-Agenten haben die Diskussion verändert. Moderne "KI-Penetrationstests" sind in der Lage, Protokolltranskripte zu analysieren, komplexe Zustandsautomaten zu verstehen und Angriffshypothesen für die gesamte User Journey zu generieren - und das in einer Geschwindigkeit, mit der Menschen einfach nicht mithalten können. In Blogs von Anbietern und unabhängigen Praktikern werden jetzt agentenbasierte KI-Pentesting-Plattformen beschrieben, die Anwendungszustände modellieren, mehrere Scanner orchestrieren und kontinuierlich neue Tests durchführen, wenn neuer Code ausgeliefert wird.(Aikido)

Das Ergebnis ist eine neue Kategorie: KI-gestütztes Pentestingwo LLMs und Agenten in den Kern des Test-Workflows eingebettet sind und nicht nur als Chatbot darüber gestreut werden.

Was verstehen wir eigentlich unter einem "KI-gestützten Pentest"?

"KI-gestütztes Pentesting" ist zu einem Marketing-Schlagwort geworden, daher ist es hilfreich, präzise zu sein. In der Praxis weisen die meisten seriösen KI-Pentest-Konfigurationen drei Merkmale auf:

1. Agentische Orchestrierung über eine Toolbox Anstelle eines monolithischen Scanners erhalten Sie einen Orchestrator, der Tools wie Nmap, OWASP ZAP, Nuclei oder benutzerdefinierte Skripte aufruft und dann die kombinierte Ausgabe begründet. Open-Source-"AI-Agent-Pentesting"-Projekte wie CAI, Nebulaund PentestGPT folgen alle diesem Muster: Sie nutzen einen LLM, um zu entscheiden die Befehl, der als nächstes ausgeführt werden soll, und wie um die Ergebnisse zu interpretieren.(SPARK42 | Offensiver Sicherheitsblog)
2. Kenntnis der TTPs der Angreifer Viele Rahmenwerke orientieren sich ausdrücklich an MITRE ATT&CKDabei werden entdeckte Verhaltensweisen und Schwachstellen auf bekannte Taktiken und Techniken zurückgeführt. Das PENTEST-AI-Forschungsframework beispielsweise nutzt mehrere LLM-gestützte Agenten, die mit MITRE ATT&CK abgestimmt sind, um Scanning, Exploit-Validierung und Reporting zu automatisieren, während ein Tester bei kritischen Entscheidungen im Hintergrund bleibt.(ResearchGate)
3. Der Mensch in der Schleife durch Design Trotz des Marketings lassen die glaubwürdigsten Implementierungen den Menschen in der Nähe. Die von Spark42 durchgeführte Überprüfung von Open-Source-KI-Agentenprojekten kommt zu dem Schluss, dass die besten Ergebnisse heute von folgenden Unternehmen stammen Human-in-the-Loop-Agentenbei denen die KI sich wiederholende Aufgaben übernimmt, während ein menschlicher Prüfer risikoreiche Aktionen genehmigt und die Auswirkungen interpretiert.(SPARK42 | Offensiver Sicherheitsblog)

Wenn ein Produkt oder Projekt behauptet, ein KI-gestütztes Pentest-Tool zu sein, ist eine nützliche Faustregel, dass man fragen sollte:

"Wo wird das Modell tatsächlich eingesetzt? Wird damit die Arbeit orchestriert, interpretiert und nach Prioritäten geordnet - oder werden einfach nur schicke Berichte geschrieben?"

Haupttypen von AI Pentest Tools: PentestTool, PentestAI und PentestGPT

Die aktuelle Landschaft der KI-Pentesting-Tools kann verwirrend sein, zum Teil weil dieselben Namen für sehr unterschiedliche Dinge verwendet werden (Forschungsprototypen, GitHub-Projekte, kommerzielle SaaS-Plattformen). Auf der Grundlage der aktuellen öffentlichen Quellen können wir sie grob in drei Gruppen einteilen.(EC-Council)

1. PentestGPT-Stil AI Kopiloten

Tools wie PentestGPT begannen als Forschungsprototypen, die auf LLMs der GPT-4/GPT-4-Klasse aufgebaut waren. Sie funktionieren wie ein KI-Kopilot für Penetrationstester:

• Sie beschreiben Ihr Ziel und Ihren Kontext in natürlicher Sprache.
• Der Agent schlägt Aufklärungsbefehle vor, analysiert die Ausgaben des Tools und empfiehlt die nächsten Schritte.
• Sie kann bei der Ausarbeitung von Verwertungsversuchen helfen oder die Ergebnisse in einem Bericht zusammenfassen.

Das GitHub-Projekt PentestGPT von GreyDGL und begleitende Artikel beschreiben es als eine GPT-gestütztes Tool für Penetrationstests die im interaktiven Modus läuft und die Tester durch die Aufgaben der Aufklärung, Ausnutzung und Nachnutzung führt.(GitHub)

Spätere Analysen der Gemeinschaft haben jedoch auf einige Vorbehalte hingewiesen:

• Sie stützt sich in hohem Maße auf den Zugang zu leistungsstarken gehosteten Modellen, häufig über API.
• Sie ist am besten als eine Prototyp und Lernwerkzeugnicht eine Plug-and-Play-Plattform für Unternehmen.(SPARK42 | Offensiver Sicherheitsblog)

Abgesehen davon sind Kopiloten im Stil von PentestGPT äußerst nützlich für:

• Weiterbildung von Nachwuchsprüfern durch schrittweises Erklären von Denkprozessen.
• Automatisierung mühsamer Aufgaben wie das Parsen von Protokollen, das Optimieren von Nutzdaten und das Schreiben von Berichtsentwürfen.
• Schnelle Untersuchung von Angriffshypothesen in Labors und CTF-ähnlichen Szenarien.

2. Multi-Agenten-Rahmenwerke im Stil von PentestAI

Unter dem Label PentestAI finden Sie sowohl Open-Source-Projekte und wissenschaftliche Rahmenbedingungen die Erforschung anspruchsvollerer automatisierter Arbeitsabläufe:

• GitHub-Projekte wie Auto-Pentest-GPT-AI / PentestAI (Armur) Fokus auf LLM-gestütztes Pentesting das sich mit Scannern integrieren lässt, benutzerdefinierte Exploits erzeugt und detaillierte Berichte erstellt.(GitHub)
• Die PENTEST-AI Framework in der wissenschaftlichen Literatur definiert eine LLM-gestützte Multi-Agenten-Architektur für die Automatisierung von Penetrationstests, mit spezialisierten Agenten für Scanning, Exploit-Validierung und Reporting, die alle auf MITRE ATT&CK-Taktiken abgebildet sind.ResearchGate)

Eine kürzlich durchgeführte Umfrage zu Open-Source-KI-Agenten-Pentesting-Projekten zeigt ein Muster auf:

• NB/CAI/Nebula: ausgereiftere Frameworks, die Sie heute realistischerweise einsetzen können, oft mit selbst gehosteter LLM-Unterstützung.
• PentestGPT / PentestAI: bahnbrechend, aber eher experimentell, manchmal mit erheblichem Aufwand und Risikotoleranz.(SPARK42 | Offensiver Sicherheitsblog)

Diese PentestAI-ähnlichen Systeme sind attraktiv, wenn Sie:

• Sie benötigen eine fein abgestufte Kontrolle über das Verhalten und den Einsatz von Agenten.
• Sie möchten Ihre Tests explizit mit MITRE ATT&CK oder einer benutzerdefinierten Kill Chain abgleichen.
• Sie können den Rahmen selbst als ein langfristiges technisches Projekt betrachten.

3. KI-gestützte Pentest-Plattformen ("PentestTool" im weiteren Sinne)

Schließlich gibt es eine wachsende Gruppe von kommerzielle KI-gestützte Pentest-Plattformen-gelegentlich als "KI-Pentest-Tools" oder "KI-gestützte Penetrationstest-Plattformen" vermarktet-, die eher eine Komplettlösung als ein Toolkit sein wollen. Zu den Beispielen auf dem Markt gehören Plattformen, die:(Xbow)

• Kontinuierliche Überprüfung von Webanwendungen, APIs und Microservices mit einer Mischung aus DAST, SAST, SCA und Cloud-Konfigurationsprüfungen.
• Führen Sie autonome oder halbautonome Angriffssimulationen mit KI-Agenten durch, die reale Benutzerabläufe und Geschäftslogik modellieren.
• Integrierte Konformitätsberichte (z. B. Zuordnung der Ergebnisse zu den OWASP Top 10, PCI DSS, ISO 27001-Kontrollen).
• Angebot von On-Demand- oder geplanten "Lightspeed"-Pentests für bestimmte Assets.

Hier bedeutet "KI-gestützt" in der Regel, dass die Plattform KI einsetzt, um:

• Priorisierung der Schwachstellen nach Ausnutzbarkeit und geschäftlichen Auswirkungen.
• Korrelieren Sie die Ergebnisse von verschiedenen Scannern zu Angriffspfaden.
• Erzeugen Sie erklärbare, für die Stakeholder geeignete Erzählungen, die durch eindeutige Beweise gestützt werden.

Beispiel: Einsatz eines KI-Copiloten zur Zusammenfassung der Aufklärung (Defensivmuster)

Um dies zu verdeutlichen, hier ein vereinfachtes Beispiel, Verteidigung Muster, die man in einem KI-gestützten Arbeitsablauf sehen könnte. Das Ziel ist nicht, etwas auszunutzen, sondern Netzwerk-Scanergebnisse zusammenfassen in eine risikoorientierte Sichtweise für Ihr eigenes Vermögen:

importieren subprocess

def run_nmap_and_summarize(target: str, llm_client) -> str:
    """
    Führen Sie einen einfachen Nmap-Service-Scan gegen ein Asset durch, das Ihnen gehört,
    und bitten Sie dann einen LLM, die Ergebnisse für einen Sicherheitsbericht zusammenzufassen.
    """
    # 1) Aufklären: technische Daten sammeln (nur gegen Systeme, zu deren Prüfung Sie berechtigt sind)
    Ergebnis = subprocess.run(
        ["nmap", "-sV", "-oX", "-", target],
        capture_output=True,
        text=True,
        check=True,
    )

    nmap_xml = result.stdout

    # 2) Interpretation: Bitten Sie den LLM um eine Zusammenfassung auf höchster Ebene
    prompt = f"""
    Sie sind ein Penetrationstester und schreiben einen professionellen Bericht.

    Hier ist eine Nmap-XML-Ausgabe für eine autorisierte Sicherheitsbewertung.
    Fassen Sie zusammen:
    - Ausgesetzte Dienste und Versionen
    - Offensichtliche Fehlkonfigurationen (z. B. veraltete Protokolle)
    - Vorgeschlagene Folgetests (kein Exploit-Code)

    Nmap XML:
    {nmap_xml}
    """

    summary = llm_client.generate(prompt) #-Pseudocode für Ihren LLM-Aufruf
    return Zusammenfassung

Dieses Muster...Tools scannen, KI übernimmt die Interpretationist das Herzstück vieler KI-Penetrationstest-Tools und ist vollständig kompatibel mit traditionellen Richtlinien wie NIST SP 800-115 und OWASP WSTG.(NIST-Ressourcenzentrum für Computersicherheit) Es zeigt auch, dass die Kontrolle durch den Menschen in der Schleife nach wie vor unerlässlich ist: Sie bestimmen den Umfang, überprüfen die Schlussfolgerungen der KI und entscheiden, welche Maßnahmen angemessen und rechtmäßig sind.

Wo AI Pentest Tools in Ihren Workflow passen

Um all dies im Kopf zu erfassen, hilft es, die Landschaft als ein Spektrum zu betrachten:

Diese Tabelle ist absichtlich sehr allgemein gehalten, aber sie spiegelt die gleichen Kompromisse wider, die in den jüngsten Bewertungen von automatisierten Pentesting-Tools und KI-Agenten-Frameworks hervorgehoben wurden: kein einziges Werkzeug ersetzt allesVielmehr erweitert und beschleunigt KI die Teile des Arbeitsablaufs, die am ehesten automatisierbar sind.(Fluchttechnik)

Wie sich Penligent in das KI-gestützte Pentest-Ökosystem einfügt

Innerhalb dieses Spektrums, Sträflich ist am Ende der Skala der "vollständigen KI-gestützten Pentest-Plattform" angesiedelt. Anstatt einen eigenständigen KI-Agenten oder einen einzelnen Scanner auszuliefern, konzentriert sich das Unternehmen auf die Orchestrierung einer End-to-End KI-gesteuerte Pentesting-Pipeline:

• Vom Asset Onboarding bis zur Aufklärung: Sie fügen Domänen, IPs oder Anwendungen hinzu. Das System koordiniert die Asset-Erkennung und die erste Zuordnung mit einer Mischung aus Standardwerkzeugen und benutzerdefinierter Logik.
• Agentische Testplanung und -durchführung: Ein KI-Agent plant den Angriffsgraphen, wählt die auszuführenden Tools aus und passt seine Strategie an, wenn er auf reale Hindernisse wie Login-Workflows, Ratenbeschränkungen oder containerisierte Umgebungen stößt.(penligent.ai)
• Evidenzbasierte Risikoliste: Anstatt nur CVE-IDs aufzulisten, legt Penligent den Schwerpunkt auf Beweise - Terminalausgaben, HTTP-Spuren, Screenshots - die, wo immer möglich, spezifischen MITRE ATT&CK-Taktiken oder OWASP-Kategorien zugeordnet werden.
• Compliance-gerechte Berichterstattung: Es automatisiert die Erstellung von Berichten, die mit ISO 27001, PCI DSS oder internen Kontrollrahmen abgestimmt werden können, mit dem Ziel, menschliche Prüfer von sich wiederholender Dokumentationsarbeit zu entlasten.(penligent.ai)

Wenn PentestGPT und PentestAI näher an einer Toolkit für Menschen, die gerne bauenpositioniert sich Penligent als ein produktbezogene Umsetzung dieser Ideen: eine agentechnische Engine, verpackt in eine Benutzeroberfläche, die nicht nur für erfahrene Red-Teamer zugänglich ist, sondern auch für sicherheitsbewusste Ingenieure und kleinere Teams, die es sich nicht leisten können, ihre eigene Plattform zu basteln.

Leser, die tiefer in die Philosophie und Architektur von Penligent eintauchen möchten, finden im Penligent-Blog und in der Dokumentation weitere Details zu Agentendesign, Integrationsmustern und risikoorientiertem Reporting.

Wann AI-gestütztes Pentesting glänzt und wann nicht

Trotz der Aufregung um KI-Pentesting betonen aktuelle Artikel von Sicherheitsanbietern und unabhängigen Analysten alle den gleichen Punkt: KI ist ein Verstärker, kein Ersatz.(Aikido)

KI-gestütztes Pentesting ist besonders stark, wenn:

• Sie benötigen kontinuierliche Berichterstattung über eine sich verändernde Angriffsfläche (APIs, Microservices, SaaS-Integrationen).
• Sie sind konfrontiert mit sich wiederholende, musterlastige Aufgaben (Log-Parsing, Massenaufklärung, grundlegende Regressionstests).
• Sie wollen ein breiteres Publikum von Ingenieuren weiterbilden-zum Beispiel, indem Entwickler sichere Tests durchführen und KI-generierte Berichte lesen können, bevor sie ein komplettes Red Team einschalten.

Sie ist schwächer, wenn:

• Das Engagement erfordert tiefgreifende Modellierung von physischen, sozialen oder Insider-Bedrohungen die über das hinausgeht, was Werkzeuge sehen können.
• Ihre Umgebung ist so einzigartig - veraltete Industriesysteme, proprietäre Protokolle -, dass die vorhandenen Tools und Schulungsdaten einfach nicht verallgemeinert werden können.
• Aufgrund von Anforderungen an Governance, Auditierbarkeit oder Modellrisikomanagement ist eine "Black Box"-Automatisierung ohne umfassende interne Validierung schwer zu rechtfertigen.

Eine realistische Strategie für die meisten Unternehmen im Jahr 2025 sieht so aus:

Lassen Sie menschliche Experten das Sagen haben. Überlassen Sie den Umfang, die Geschwindigkeit und die sich wiederholenden Aufgaben den KI-gestützten Pentest-Tools und nutzen Sie manuelle Tests für die Tiefe, die Nuancen und die wichtigen Entscheidungen.

Ein praktischer Fahrplan für die Einführung von KI-gestützten Pentest-Tools

Wenn Sie erwägen, Kopiloten im Stil von PentestGPT, Frameworks im Stil von PentestAI oder Plattformen wie Penligent in Ihren Stack aufzunehmen, könnte eine praktische Roadmap so aussehen:

1. Verankerung auf bestehenden Standards Beginnen Sie mit dem, was Sie bereits wissen: OWASP WSTG für die Methodik, OWASP Top 10 für die Risikosprache, MITRE ATT&CK für die TTP-Zuordnung und NIST SP 800-115 für die Testplanung und -dokumentation. Richten Sie jedes KI-Tool, das Sie evaluieren, an diesen Rahmenwerken aus.(OWASP)
2. Beginnen Sie mit KI-Kopiloten in risikoarmen Umgebungen Führen Sie PentestGPT-ähnliche Assistenten in Laboren, internen Capture-the-Flag-Übungen oder Nicht-Produktionsumgebungen ein. Nutzen Sie sie, um das Lernen zu beschleunigen, Playbooks zu erstellen und zu testen, wie sich KI verhalten soll, bevor sie kritische Infrastrukturen berührt.(GitHub)
3. Experimentieren mit Multi-Agenten- und Plattform-Ansätzen Evaluieren Sie Open-Source-Projekte (CAI, Nebula, PentestAI, Auto-Pentest-GPT-AI) und kommerzielle Plattformen mit strengem Scoping, Logging und Review. Konzentrieren Sie sich darauf, wie sie sich in Ihre CI/CD-, Ticketing- und Risikomanagementprozesse integrieren lassen, und nicht nur auf die bloße Auflistung von Funktionen.(SPARK42 | Offensiver Sicherheitsblog)
4. Institutionalisierung von Human-in-the-Loop-Kontrollen Definieren Sie klare Regeln dafür, was KI-Agenten autonom tun können (z. B. passive Aufklärung, Scans mit geringem Risiko) und was einer Genehmigung bedarf (z. B. eingreifende Tests an sensiblen Systemen). Aufzeichnung von Entscheidungen, Beweissicherung und routinemäßige Überprüfung der von der KI erzeugten Ergebnisse auf Halluzinationen und blinde Flecken.
5. Messen Sie die Auswirkungen in aussagekräftigen Begriffen Erfassen Sie nicht nur die "Anzahl der gefundenen Schwachstellen". Messen Sie stattdessen die Zeit bis zur Erkennung, die Zeit bis zur Behebung, die Abdeckung Ihres Anlagenbestands und wie gut KI-generierte Berichte nicht sicherheitsrelevanten Akteuren helfen, Probleme zu verstehen und zu beheben.

Abschließende Überlegungen

Die "KI-gestützte Pentest-Revolution" ist bereits im Gange, aber es handelt sich nicht um ein einzelnes Produkt oder Projekt. Es ist die Konvergenz von langjährigen Sicherheitsstandards (OWASP, MITRE, NIST), modernen Agenten-Frameworks wie PentestAI, praktischen Copiloten wie PentestGPT und meinungsbildenden Plattformen wie Penligent, die versuchen, diese Fähigkeiten für reale Teams unter realen Bedingungen nutzbar zu machen.

Wenn Sie sich diesem Bereich mit der Denkweise eines Ingenieurs nähern, d. h. sich auf die Methodik stützen, Beweise fordern und auf die Steuerung durch den Menschen bestehen, können die KI-Pentest-Tools zu einem der effektivsten Multiplikatoren in Ihrem Sicherheitsprogramm werden. Wenn Sie sie wie Magie behandeln, werden sie Sie enttäuschen.

Setzen Sie sie klug ein, halten Sie sie auf der Grundlage von Standards, und lassen Sie sie Ihre menschlichen Tester frei, damit sie sich auf die Teile der offensiven Sicherheit konzentrieren können, die immer noch ein echtes menschliches Urteil erfordern.