RepoRadar Dark-Moon: автономное решение для пентестинга с ИИ
Dark-Moon — это open-source решение для автономного пентестинга на базе ИИ. Проект использует 50 специализированных агентов для анализа различных инфраструктур, включая веб, API, облако и Kubernetes, что позволяет глубоко проверять системы на уязвимости.
Основная задача Dark-Moon — упростить и автоматизировать процесс тестирования безопасности твоей инфраструктуры. В отличие от традиционных средств пентестинга, работа идет через локальную LLM, что обеспечивает защиту данных и конфиденциальность. Интеграция с популярными инструментами разработки, такими как GitHub и Jenkins, позволяет поддерживать привычный рабочий процесс.
Запуск проекта не требует сложных настроек, достаточно установить локальную модель ИИ. Однако стоит отметить, что проект находится на стадии активной разработки, что может быть связано с недостаточной стабильностью. Также проверь, соответствуют ли условия лицензии твоим коммерческим требованиям.
DarkMoon
### Автономное AI тестирование на проникновение — находит, эксплуатирует и квалифицирует уязвимости на твоей инфраструктуреDarkMoon — это платформа для тестирования на проникновение с использованием искусственного интеллекта. Она предназначена для автоматизированного анализа безопасности твоей инфраструктуры. Указав авторизованную цель, DarkMoon самостоятельно проведёт оценку, документируя все уязвимости с точными командами и результатами.
Зачем нужен DarkMoon?
Главная цель DarkMoon — автоматизировать рутинную часть проведения тестов на проникновение. Программа находит уязвимости, подтверждает их наличие и предоставляет детальную документацию по каждой уязвимости, что позволяет специалистам сосредоточиться на анализе данных и разработке решений.
Как установить и запустить
Чтобы начать работу с DarkMoon, следуй этим шагам:
git clone https://github.com/ASCIT31/Dark-Moon.git
cd Dark-Moon
./install.sh
Скрипт install.sh спрашивает настройки для провайдера LLM, избежав необходимости редактировать docker-compose.yml. Он поддерживает как облачные решения (например, OpenAI), так и локальные модели.
После установки ты можешь запустить первый тест в реальном времени:
./darkmoon.sh "TARGET: example.com"
./darkmoon.sh --log <session_id>
Для работы необходимы Docker, Docker Compose и API-ключ для LLM (или локальная модель). Все детали по настройкам смотри в [Полной документации](docs/full.md).
Как это работает
DarkMoon функционирует как orchestrator (орchestrator) безопасности, использующий 50 специализированных агентов. При запуске теста платформа:
- Открывает цели и их окружение (порты, сервисы, протоколы);
- Идентифицирует технологический стек;
- Моделирует атакующие поверхности;
- Запускает специализированные агенты для выполнения тестов;
- Собирает и проверяет находки, предоставляя чёткие отчёты.
Ограничения и обмен данными
DarkMoon гарантирует безопасность данных, используя локальную токенизацию, что позволяет избежать утечек конфиденциальной информации. Все командные запросы проходят через контролируемый интерфейс, и AI не выполняет команды напрямую, что обеспечивает дополнительный уровень безопасности.
Также стоит отметить, что стандартная версия DarkMoon — это инструмент командной строки. В платной версии DarkMoon Pro доступны функции веб-дашборда и автоматизированной обработки уязвимостей.
DarkMoon идеально подходит для команд безопасности, специалистов DevSecOps и профессиональных этичных хакеров, предоставляя мощный набор инструментов для тестирования на проникновение.
Открыть на GitHub: ASCIT31/Dark-Moon →
