Agentic AI for Offensive Cybersecurity: Build and automate smarter penetration testing workflows using AI-driven agents
Sprache: Englisch
Verlag: Packt Publishing, 2026
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- Titel
- Agentic AI for Offensive Cybersecurity: Build and automate smarter penetration testing workflows using AI-driven agents
- Autor
- Unknown, Unknown
- Verlag
- Packt Publishing
- Erscheinungsjahr
- 2026
- Zustand
- As New
- Einband
- Softcover
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 180611447X
- ISBN-13
- 9781806114474
Master offensive security with Agentic AI, MCP, and n8n. Build automated penetration testing workflows for reconnaissance, exploitation, reporting, and continuous threat intelligence.
Key Features
- Build end-to-end agentic AI-driven penetration testing workflows using n8n and Model Context Protocol(MCP).
- Automate reconnaissance, exploitation, payload generation, and professional vulnerability reporting with agentic AI agents.
- Design browser-based security testing tools with MCP, and integrate continuous threat intelligence into your offensive workflows.
Book Description
AI agents have moved from demos to practical tooling, especially for offensive security work where repeatability and context matter. This book shows you how to apply agentic AI to real penetration testing automation, keeping a human in the loop while speeding up reconnaissance, validation, and reporting.
You’ll build end-to-end workflows with n8n for reconnaissance automation, attack surface management, and repeatable testing tasks such as port scanning and PCI segmentation testing. You’ll also create browser-based security testing tools using the Model Context Protocol (MCP), enabling LLM-powered agents to coordinate tooling, manage context, and assist with vulnerability analysis and documentation.
The focus is hands-on practice, as you’ll assemble practical offensive workflows for web application testing, exploitation support, and professional pentest reporting, then extend your pipeline with threat intelligence automation, including agents that monitor CVE feeds and keep your testing aligned with emerging risk.
If you’re a penetration tester, red teamer, or security engineer looking to make assessments faster, more consistent, and easier to scale across engagements, this book gives you patterns that you can adapt to your environment.
What you will learn
- Understand agentic AI principles for offensive security
- Evaluate and select AI frameworks for security automation
- Build your first AI-driven recon workflow using n8n
- Automate attack surface discovery and port scanning with AI
- Design PCI segmentation testing workflows with n8n
- Build web app testing tools using MCP
- Automate exploitation, payload generation, and reporting
- Create threat intelligence agents that monitor CVE feeds
Who this book is for
This book is perfect for cybersecurity professionals, penetration testers, red teamers, CISOs, and security managers. If you're aiming to understand how AI-driven automation can enhance offensive cybersecurity workflows and vulnerability management, you'll find valuable insights and practical guidance here.
Table of Contents
- Introduction to Agentic AI
- AI Frameworks for Security Automation
- Building Your First AI Workflow in n8n
- Agentic AI for Attack Surface Management
- Internal Network and PCI Segmentation Testing
- Web Application Testing with Agentic AI
- Exploitation, Payload Generation, and Reporting
- Learning, Research, and CTI Agents
- Scaling and Ethical Considerations
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Über die Autorin bzw. den Autor
Orhan Yıldırım is a cybersecurity expert with over nine years of hands-on experience in offensive security. He has led and contributed to high-impact penetration testing engagements for Fortune 100 companies, with a focus on securing large-scale, business-critical infrastructure. Orhan holds multiple advanced industry certifications in red teaming, web and network exploitation, and cloud security. His background spans roles such as Pentester, AppSec Engineer, and Red Teamer. A regular contributor to the cybersecurity community, he has spoken at BSides and published articles on vulnerability discovery and automation.
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