AutoPentestX, alat open-source baru untuk pengujian penetrasi otomatis pada sistem Linux, memungkinkan pengguna melakukan penilaian keamanan komprehensif dengan satu perintah. Dikembangkan oleh Gowtham Darkseid dan dirilis pada November 2025, toolkit ini menekankan evaluasi yang aman dan tidak merusak serta menghasilkan laporan PDF terperinci. Ditargetkan untuk distribusi seperti Kali Linux, Ubuntu, dan Debian.
AutoPentestX menyederhanakan pengujian keamanan dengan mengotomatisasi proses kunci seperti deteksi sistem operasi, pemindaian port, enumerasi layanan, dan penilaian kerentanan. Dirilis pada November 2025 oleh pengembang Gowtham Darkseid, toolkit ini dirancang khusus untuk lingkungan Linux, termasuk Kali Linux, Ubuntu, dan sistem berbasis Debian lainnya. Ini mengintegrasikan alat mapan seperti Nmap untuk penemuan jaringan, Nikto dan SQLMap untuk pengujian aplikasi web, serta melakukan pencarian CVE untuk mencetak risiko menggunakan metrik CVSS. Hasil pemindaian disimpan dalam basis data SQLite, memungkinkan data persisten untuk analisis dan ekspor JSON untuk integrasi lebih lanjut. Alat ini juga menghasilkan skrip RC Metasploit untuk meninjau eksploit potensial secara manual, tetapi beroperasi dalam mode aman untuk menghindari kerusakan atau gangguan aktual pada sistem target. Instalasi memerlukan Python 3.8 atau lebih tinggi, akses root, dan dependensi seperti Nmap; pengguna dapat mengklon repositori dan menjalankan skrip instalasi atau mengatur lingkungan virtual secara manual. Untuk digunakan, administrator menjalankan perintah sederhana dengan alamat IP target, yang memulai penilaian lengkap selama 5 hingga 30 menit. Direktori keluaran mencakup laporan dengan PDF profesional yang menampilkan ringkasan eksekutif, tabel port terbuka, detail CVE, dan klasifikasi risiko—seperti kritis untuk skor CVSS 9.0 atau lebih tinggi. Laporan ini mencakup skor tertimbang berdasarkan kemudahan eksploitasi dan memberikan rekomendasi remediasi. Opsi memungkinkan melewati pemindaian web atau menonaktifkan mode aman, meskipun yang terakhir tidak disarankan. Semua tindakan dicatat untuk tujuan audit, dan toolkit menyertakan penafian yang jelas yang menekankan penggunaannya hanya untuk pengujian yang sah sesuai standar hukum. Ke depan, peningkatan yang direncanakan melibatkan dukungan untuk target ganda dan prediksi berbasis machine learning untuk meningkatkan peramalan kerentanan.
