0rangec3t/Black-cat

해결하는 문제

Black cat는 Claude Code를 위한 전용 "스킬"로, 인간과 유사한 사고를 모방하여 펜테스트(레드팀 작업)를 자동화합니다. 기존의 선형 파이프라인(Recon → Scan → Exploit) 대신 가설 기반 상태 기계를 도입하여, 백트래킹, 증거 검증, 새로운 발견에 기반한 피봇을 가능하게 합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 실패나 새로운 신호가 발생할 때 다음 단계로 넘어가는 것이 아니라 새로운 가설을 세우는 상태 기계 모델(RECON ↔ ENUMERATE ↔ VALIDATE)을 구현합니다. 에이전트의 메모리와 실행을 관리하기 위한 구조화된 접근 방식을 사용합니다:

• 가설 기반 로직: 도구를 먼저 실행하는 대신, 에이전트는 신호를 식별하고 가설을 세운 후 검증합니다.
• 사례 레저: ledger.jsonl 파일은 단일 진실 소스로서 가설, 증거, 판단을 추적하여 긴 세션에서 컨텍스트 오버플로우를 방지합니다.
• 명시적 파일 라우팅: LLM 컨텍스트 창을 깨끗하게 유지하기 위해, 필요한 경우에만 특정 기술 파일(web.md, recon.md, ad.md)을 로드합니다.
• 머신 게이트: 검증 스크립트(case_ledger.py)는 최종 보고서를 생성하기 전에 모든 발견이 완전한 증거 체인으로 검증되었는지 확인합니다.

대상 사용자

Claude Code를 사용하고 웹, 클라우드, 내부 네트워크에 걸쳐 복잡한 레드팀 작업을 구조적이고 자동화된 프레임워크로 수행하고자 하는 보안 연구자 및 펜테스트 전문가.

주요 특징

• 포괄적인 공격 표면: Web(-API 퍼징, SSRF, Fastjson), Active Directory(BOF 기반 수집, Kerberos 리플렉션), 클라우드(K8s 탈출, IAM 백도어), EDR 회피를 위한 고급 기술을 포함.
• 상태 기계 아키텍처: 비선형 워크플로우를 지원하여 새로운 정보를 발견했을 때 이전 상태로 돌아갈 수 있습니다.
• 자동 증거 추적: 기계가 읽을 수 있는 레저에서 자동으로 evidence-validation.md 보고서를 생성합니다.
• 도구 저하 체인: 사용 가능한 도구가 부족할 경우 선호 도구에서 대체 도구 또는 수동 API 호출로 전환하여 명령 출력의 환각을 방지합니다.
• 컨텍스트 관리: 긴 세션에서 LLM 컨텍스트 오버플로우를 방지하기 위해 자동 블랙보드 접기 기능을 구현합니다.