Darkmoon

Product Hunt 的朋友们，

我们是一支由专业渗透测试人员组成的小团队。

在过去几年里，我们测试了几乎所有能找到的 AI 驱动渗透测试工具。

其中大多数最终都只是给 Web 扫描器套上了一层 LLM。

如果你的目标是营销网站，并且你在寻找 XSS，这当然没问题。

但真实的项目并不是这样。

它们更像是：

* Active Directory

* Kubernetes

* AWS

* 内部网络

* API

* 遗留系统

这才是我们投入时间的地方。

这也是大多数 AI 工具碰壁的地方。

所以我们构建了 Darkmoon。

Darkmoon 是一个开源、自托管的自主渗透测试平台。

目前它包括：

* 18 个专门的方法论 agent

* 80 多个集成的进攻性安全工具

* 基础设施映射

* 有证据支撑的报告

* 攻击路径生成

编排器会对目标进行指纹识别，并选择最合适的方法论。

示例包括：

* Active Directory

* Kubernetes

* WordPress

* Drupal

* Magento

* GraphQL

* PHP

* Node.js

* ASP.NET

* Spring Boot

* 网络基础设施

从第一天起，我们就非常重视透明度。

这些 agent 并不是隐藏的提示词。

每一种方法论都以普通 Markdown 文件的形式存储，可以被：

* 审查

* 审计

* 版本控制

* 自定义

每种方法论都映射到：

* MITRE ATT&CK

* NIST 800-115

在底层，Darkmoon 编排了 80 多个进攻性安全工具，包括：

* Nuclei

* SQLMap

* NetExec

* BloodHound

* Impacket

* FFUF

* Hydra

* Kubescape

模型不会直接执行工具。

它负责规划。

它负责确定优先级。

它负责委派任务。

一个独立的执行层会运行命令、捕获输出，并将结果反馈到工作流中。

发现项包括：

* 支撑证据

* 已执行的命令

* 命令输出

* 严重性评级

* 基础设施地图

一些坦诚的说明：

* Web 和 Active Directory 目前是最成熟的 agent。

* 云覆盖范围正在改进，但仍在演进中。

* 前沿模型目前的表现优于较小的本地模型。

* 每次运行都会产生 API 成本。

Darkmoon 采用 GPLv3 许可证。

完全自托管。

无遥测。

你可以接入：

* OpenAI

* Anthropic

* Ollama

* llama.cpp

我们今天发布，是为了收集安全和开源社区的反馈。

欢迎就架构、方法论、路线图或任何其他问题提问。

感谢关注。

GitHub：

https://github.com/ASCIT31/Dark-...