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LeoAI – AI‑augmented Red‑Team Platform

What it is

• ホスト資産管理、Puppet‑style remote‑execution runtime、および大規模言語モデル（LLM）支援を組み合わせたオープンソースのWebコンソールです。法的に許可されたレッドチームおよびセキュリティ研究シナリオを対象としています。
• プラットフォームはdual runtime（JavaベースのPuppetエージェントと軽量なPHPベースのPuppetエージェント）を実行します。両者は同じ機能契約（ファイル、シェル、データベース、ネットワークなど）を公開しており、ターゲットごとに選択可能です。
• LangChain4j上に構築されたAI layerは、多段階のポストエクスプロイト（攻撃後）タスクをオーケストレートし、基盤となるツールを呼び出し、レポートを生成できます。

Key components

Component	Role
Web UI (Spring Boot 3.5)	中央ダッシュボード、ホスト資産管理、セッション表示、チームおよび監査管理。
Service / AI	共有ビジネスロジック、タスク・オーケストレーション、LangChain4j駆動のAIエージェント。
Java Puppet Runtime	Java APIを介してコマンド実行、ファイル操作、DBクエリ、ネットワークスキャンなどを実行。
PHP Puppet Runtime	単一ファイルのPHPエントリポイントを介して同様の機能を提供（PHP 5.6+ および関連する拡張機能が必要）。
SQLite DB	ホスト、ユーザー、監査ログ、AI設定を保存。
Docker image	ワンクリック展開。イメージはGitHubのリリースからビルド済みのJARファイルをプルします。

What you can do with LeoAI

• Asset & session management – ホストの追加、ライブPuppetセッションの表示、オフラインデータのキャッシュ、チーム間でのホスト共有。
• Interactive console – xterm.jsターミナル、ファイルマネージャー、データベースコンソール、レジストリビューアー、プロセス/サービス制御、Dockerコンテナの操作、など。
• Network utilities – ポートスキャナー、サービスフィンガープリント、HTTPリピーター/ファザー、SOCKS5/HTTPプロキシ、ローカル/リモートポートフォワーディング、リバーストンネル。
• Credential & privilege tools – クレデンシャルダンプ、SUID/Capabilityの発見、ユーザー/アカウント管理。
• In‑memory/webshell generation – Tomcat, Jetty, JBoss, WebLogic などの多数のJavaコンテナ/ミドルウェア、および従来のJSP/Groovyウェブシェル用のペイロードを構築。
• AI‑driven automation –
  • プラットフォームAIが全体的な資産を解析し、特定のホストセッション内で動作するPuppet AIにタスクを委任。
  • 多段階のツール呼び出し、自動プランニング、進捗管理、および結果の要約。
  • OpenAI互換のプロバイダー（OpenAI, Alibaba Tongyi, DeepSeek, Claude, Ollama, …）をサポートし、モデルのホットスワップが可能で、最大1Mトークンのコンテキストウィンドウをサポート。
  • 100以上の組み込みAIツール（コマンド実行、ファイル操作、DBクエリ、スキャンなど）と、偵察、クレデンシャル探索、権限昇格、横展開、永続化などのための準備されたプロンプトテンプレートのSkill libraryを搭載。
• Team & audit features – ロールベースのユーザー/チーム管理、操作ログ、AI会話ログ、エクスポート可能なレポート。

How to get started

1. Download the JAR (e.g., LeoAi-2.1.1.jar) を Releases page からダウンロードするか、Dockerイメージをプルします。
2. Run:

   java --add-opens java.base/java.lang=ALL-UNNAMED -jar LeoAi-2.1.1.jar
   

   （--add-opens フラグは、リフレクションによるアクセスに必要です）。
3. http://localhost:8082（または設定したポート）を開き、デフォルトの admin / 54ikun でログインします。パスワードの変更が強制されます。
4. ホストを追加し、ランタイム（Java または PHP）、ターゲットURLと共有シークレットを提供し、セッションを開始します。
5. UIパネル（Terminal, File Manager, DB Console, など）を使用するか、AI assistantを呼び出して、LLMに一連のアクションのプランニングと実行を実行させます。

Deployment options

• Standalone JAR – Java 17+ が必要です。作業ディレクトリにSQLiteファイルを作成します。
• Docker Compose – docker compose up -d --build を実行すると、JARファイルをプルし、永istence（永続化）用の Docker volume (leoai-data) をマウントし、Web UIを公開するイメージをビルドします。環境変数 (LEOAI_PORT, LEO_PLUGIN_ENCRYPT_KEY, JAR_URL) を使用して、ポート、暗号化キー、またはJARバージョンをカスタマイズできます。

Security considerations

• 許可されたテストのみを目的としています。READMEには免責事項が含まれており、内部ネットワークへの展開、強力な管理者パスワード、APIキーの保護、プロジェクトごとのトラフィック難読化テンプレートの使用を推奨しています。
• プラットフォーム自体は HTTPS を提供しません。TLSのために Nginx/Apache またはリバースプロキシをフロントに置くべきです。
• AI設定（LLM APIキー）へのアクセスは、ロールベースの権限と監査ログによって保護されています。

License

• GNU GPL v3 の下で配布されています。

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Bottom line – LeoAIは、侵害されたホストを管理し、豊富なポストエクスプロイト（攻撃後）ツールセットを、LLMエージェントによって自動化し、単一のWebインターフェースから、フルスタック、AI強化型レッドチームフレームワークです。