ASCIT31/Dark-Moon

DarkMoon – 자율 AI 기반 침투 테스트

정의 – DarkMoon은 소유하거나 평가 권한이 있는 대상에 대해 전체 침투 테스트를 실행할 수 있는 오픈 소스 플랫폼입니다. 대규모 언어 모델(LLM)을 구동하여 실제 공격 도구를 계획, 조정 및 실행한 다음 각 취약점의 증거로 정확한 명령과 원시 출력을 기록합니다.

작동 방식

1. 대상 입력 – CLI에서 ./darkmoon.sh "TARGET: example.com"과 같은 한 줄로 실행을 시작합니다.
2. 발견 및 모델링 – 시스템은 포트, 서비스 및 기술 스택을 열거하여 간결한 "공격 표면 모델"을 구축합니다.
3. 에이전트 파견 – 발견 내용에 따라 전문 하위 에이전트(예: WordPress 스캐너, AD 에이전트, Kubernetes 에이전트, LLM 엔드포인트 테스터 등)가 시작됩니다. DarkMoon에는 약 50개의 이러한 에이전트가 포함되어 있습니다.
4. MCP를 통한 실행 – 모든 명령은 타임스탬프, 정확한 명령 및 원시 응답을 기록하는 제어된 MCP(Managed Command Proxy) 계층을 통해 전송됩니다. LLM이 직접 명령을 실행하지 않습니다.
5. 악용 증명 – 취약점이 발견되면 에이전트는 익스플로잇 또는 개념 증명 페이로드를 실행하고 출력을 증거로 저장합니다.
6. 보고서 생성 – 결과는 심각도, CVSS, MITRE ATT&CK 태그 및 명령 증거와 함께 JSON/Markdown으로 출력됩니다. 오픈 소스 버전은 여기서 끝납니다. 유료 DarkMoon Pro는 웹 대시보드, 자동 수정 PR 및 예약된 캠페인을 추가합니다.

주요 기능

• 로컬 LLM 우선 – Ollama, llama.cpp 또는 모든 클라우드 LLM(OpenAI, Anthropic, OpenRouter)과 함께 작동합니다. 개인 정보 보호 게이트웨이는 실제 IP/자격 증명을 토큰화하여 모델이 자리 표시자만 볼 수 있도록 합니다.
• 증거 기반 – 각 결과에는 정확한 명령과 원시 출력이 포함됩니다. Pro 등급은 익스플로잇을 다시 실행하여 수정 사항을 확인할 수 있습니다.
• 광범위한 범위 – 에이전트는 웹 앱, API, AD, Kubernetes, 주요 클라우드 공급자, 데이터베이스, IoT 펌웨어 및 AI/LLM 추론 엔드포인트를 대상으로 합니다.
• CI/CD 및 IDE 통합 – GitHub Actions, GitLab, Jenkins, VS Code, JetBrains, n8n, Grafana, Splunk 및 SDK(@darkmoon_ai/client). 통합은 비밀을 누출하지 않고 안전한 메타데이터(심각도, MITRE ID)를 발행합니다.
• 오픈 소스 및 자체 호스팅 – GPL-3.0, Docker-Compose 스택, 독점 하드웨어 없음. 모든 에이전트 로직은 읽을 수 있는 Markdown 파일에 있습니다.

시작하기

git clone https://github.com/ASCIT31/Dark-Moon.git
cd Dark-Moon
./install.sh          # LLM 공급자 구성, Docker 스택 빌드
./darkmoon.sh "TARGET: example.com"

전제 조건은 Docker, Docker-Compose 및 LLM API 키(또는 로컬 모델)입니다. 리포지토리에는 실행을 재생하는 --log <session>도 제공됩니다.

벤치마크 – OWASP Juice Shop에 대한 블랙박스 테스트에서 DarkMoon(Anthropic Claude 사용)은 28.5분 만에 57개의 취약점(심각 8, 높음 24, 중간 21, 낮음 4)을 발견했으며 각각 재현 가능한 익스플로잇 명령이 있었습니다.

대상 사용자 – 모든 데이터를 온프레미스로 유지하면서 자동화되고 증거가 풍부한 침투 테스트의 첫 번째 패스를 원하는 보안 팀, DevSecOps 엔지니어, 레드 팀원 및 윤리적 해커.

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위의 모든 세부 사항은 리포지토리의 README에서 직접 가져온 것이며 추가 주장은 없습니다.