SwarmAttacker vs hackingBuddyGPT

hackingBuddyGPT ist ein MIT-lizenziertes Python-Framework aus dem IPA-Lab der TU Wien, geleitet von Andreas Happe und Jürgen Cito, dessen erklärtes Ziel es ist, ethischen Hackern zu helfen, LLMs in fünfzig Zeilen Code oder weniger zu nutzen. Statt eines schlüsselfertigen Scanners liefert es die Verrohrung: LLM-Anbindung über LiteLLM mit OpenRouter als Standard, SSH-, Shell- und HTTP-Fähigkeiten, Laufzeitlimits nach Runden, Token, Dollar und Wanduhr sowie strukturierte Traces, damit Forscher ihre eigenen Agenten schreiben können, die das Projekt Use-Cases nennt.

Mitgelieferte Use-Cases decken Linux- und Windows-Rechteausweitung mit Ground-Truth-Root-Verifikation und einem Docker-Flotten-Benchmark-Launcher ab, drei Web-Testing-Agenten, darunter einer, der an begrenzte Sub-Agenten delegiert, einen OpenAPI-getriebenen REST-API-Tester und einen Active-Directory-Assumed-Breach-Agenten auf Basis eines Planner-Executor-Designs. Die Codebasis ist vollständig asynchron und erfordert Python 3.13 oder neuer.

Seine Belegbasis ist akademisch: ein FSE-Paper von 2023, der Empirical-Software-Engineering-Artikel „LLMs as Hackers“ von 2026 mit einem Zwölf-Maschinen-Benchmark zur Rechteausweitung, bei dem GPT-4-Turbo 33 bis 83 Prozent gegen eine menschliche Baseline von 75 erreichte, und eine Thesis vom Dezember 2025, die neun Modelle durch die Web-Agenten auf zwei eigenen OWASP-Top-10-Anwendungen laufen ließ, wobei Claude Sonnet 4.5 und GPT-5.1 77 bis 81 Prozent der Flags fanden. Die Web-Agenten jagen konfigurierbare Capture-the-Flag-Marker, und die Dokumentation beschreibt Web-Testing als exploratorisch; Cloud-Sicherheitsfilter werden anerkannt, aber nicht gehandhabt.

Die Entwicklung bleibt aktiv, mit Commits Ende August 2026 und rund 1.200 Sternen, wobei das letzte getaggte Release aus dem August 2024 stammt. Die Zielnutzer sind Sicherheitsforscher und Studierende, die Agenten bauen oder benchmarken.