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LeoAI – AI 보강된 레드팀 플랫폼

무엇인가요

• 호스트 자산 관리, Puppet 스타일의 원격 실행 런타임, 그리고 대규모 언어 모델(LLM) 지원을 결합한 오픈소스 웹 콘솔입니다. 법적으로 승인된 레드팀 및 보안 연구 시나리오를 대상으로 합니다.
• 플랫폼은 이중 런타임을 실행합니다: 자바 기반의 Puppet 에이전트와 경량 PHP 기반의 Puppet 에이전트입니다. 둘 다 동일한 기능 계약(파일, 쉘, 데이터베이스, 네트워크 등)을 노출하며, 타겟별로 선택 가능합니다.
• AI 계층(LangChain4j 기반)은 다단계 후 침입 작업을 조율하고, 하위 도구를 호출하며, 보고서를 생성할 수 있습니다.

주요 구성 요소

구성 요소	역할
웹 UI (Spring Boot 3.5)	중앙 대시보드, 호스트 인벤토리, 세션 보기, 팀 및 감사 관리.
서비스 / AI	공유된 비즈니스 로직, 작업 조율, LangChain4j 기반 에이전트.
Java Puppet 런타임	자바 API를 통해 명령 실행, 파일 작업, DB 쿼리, 네트워크 스캔 등을 수행합니다.
PHP Puppet 런타임	단일 파일 PHP 엔트리 포인트를 통해 동일한 기능을 제공합니다(PHP 5.6+ 및 관련 확장 필요).
SQLite DB	호스트, 사용자, 감사 로그, AI 구성 정보를 저장합니다.
Docker 이미지	한 번의 클릭으로 배포 가능; GitHub 릴리스에서 미리 빌드된 JAR를 다운로드합니다.

LeoAI로 할 수 있는 일

• 자산 및 세션 관리 – 호스트 추가, 실시간 Puppet 세션 보기, 오프라인 데이터 캐시, 팀 간 호스트 공유.
• 인터랙티브 콘솔 – xterm.js 터미널, 파일 매니저, 데이터베이스 콘솔, 레지스트리 뷰어, 프로세스/서비스 제어, Docker 컨테이너 관리 등.
• 네트워크 유틸리티 – 포트 스캐너, 서비스 지문 분석, HTTP 반복기/퍼저, SOCKS5/HTTP 프록시, 로컬/원격 포트 포워딩, 역 터널링.
• 자격 증명 및 권한 도구 – 자격 증명 덤프, SUID/Capability 탐지, 사용자/계정 관리.
• 메모리 내/웹쉘 생성 – 수십 가지 자바 컨테이너/미들웨어(Tomcat, Jetty, JBoss, WebLogic 등) 및 전통적인 JSP/Groovy 웹쉘용 페이로드를 생성할 수 있습니다.
• AI 기반 자동화 –
  • 플랫폼 AI는 전체 자산을 분석하고, 특정 호스트 세션 내에서 실행되는 Puppet AI에 작업을 위임합니다.
  • 다단계 도구 호출, 자동 계획, 진행 상황 추적, 결과 요약.
  • OpenAI 호환 제공자(OpenAI, 알리바바 통의, 딥시크, 클로드, Ollama 등)를 지원하며, 모델을 실시간으로 전환 가능하고 최대 1M 토큰의 컨텍스트 창을 제공합니다.
  • 100개 이상의 내장된 AI 도구(명령 실행, 파일 작업, DB 쿼리, 스캔 등)와 스킬 라이브러리를 제공하여 탐지, 자격 증명 탐색, 권한 상승, 횡단 이동, 지속성 등에 사용할 수 있는 미리 만들어진 프롬프트 템플릿을 제공합니다.
• 팀 및 감사 기능 – 역할 기반 사용자/팀 관리, 작업 로그, AI 대화 로그, 내보낼 수 있는 보고서.

시작 방법

1. JAR 다운로드 (예: LeoAi-2.1.1.jar) – 릴리스 페이지에서 다운로드하거나 Docker 이미지를 가져옵니다.
2. 실행:

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

   (반사적 접근을 위해 --add-opens 플래그가 필요합니다).
3. http://localhost:8082 (또는 구성한 포트)를 열고 기본 admin / 54ikun으로 로그인합니다 – 비밀번호 변경이 강제됩니다.
4. 호스트를 추가하고, 런타임(Java 또는 PHP)을 선택하며, 대상 URL과 공유 비밀을 제공한 후 세션을 시작합니다.
5. UI 패널(터미널, 파일 매니저, DB 콘솔 등)을 사용하거나, AI 어시스턴트를 호출하여 LLM이 작업 시퀀스를 계획하고 실행하도록 합니다.

배포 옵션

• 스탠드얼론 JAR – Java 17+ 필요, 작업 디렉터리에 SQLite 파일을 생성합니다.
• Docker Compose – docker compose up -d --build를 실행하면 JAR를 다운로드하는 이미지를 빌드하고, 지속성을 위해 Docker 볼륨(leoai-data)을 마운트하며, 웹 UI를 노출합니다. 환경 변수(LEOAI_PORT, LEO_PLUGIN_ENCRYPT_KEY, JAR_URL)를 통해 포트, 암호화 키, JAR 버전을 사용자 정의할 수 있습니다.

보안 고려 사항

• 승인된 테스트용으로만 사용하도록 의도되었습니다; README에는 면책 조항이 포함되어 있으며, 내부 네트워크 배포, 강력한 관리자 비밀번호, API 키 보호, 프로젝트별 트래픽 가로막기 템플릿 사용을 권장합니다.
• 플랫폼 자체는 HTTPS를 제공하지 않습니다 – TLS를 위해 Nginx/Apache 또는 역 프록시로 앞단에 배치해야 합니다.
• AI 구성(LLM API 키 등)에 대한 접근은 역할 기반 권한과 감사 로깅으로 보호됩니다.

라이선스

• GNU GPL v3 하에 배포됩니다.

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결론 – LeoAI는 단일 웹 인터페이스에서 컴프리헨시브한 레드팀 프레임워크로서, 침해된 호스트를 관리하고, 풍부한 후 침입 도구를 실행하며, LLM 에이전트를 통해 많은 단계를 자동화할 수 있습니다.