Pháp
ASCIT31/Dark-Moon
Open-source autonomous AI penetration testing. 50 specialist agents across web, API, cloud, Active Directory, Kubernetes, CI/CD and AI/LLM (OWASP LLM Top 10). Runs on a local LLM behind a Privacy Gateway. Integrates with GitHub, GitLab, Jenkins, VS Code, JetBrains, n8n, Grafana & Splunk.
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Tuần
#1 Repository Của Tuần
#1 Repository Của Tuần
🤖 Dark-Moon: Động cơ kiểm tra thâm nhập tự động chạy bằng AI
Dark-Moon là một nền tảng kiểm tra thâm nhập tự động dựa trên AI, điều phối các tác vụ đánh giá bảo mật chuyên nghiệp mà không cần can thiệp thủ công.
Dark-Moon là một công cụ kiểm tra thâm nhập tự động sử dụng các tác nhân bảo mật trí tuệ nhân sao để thực hiện các đánh giá bảo mật hoàn chỉnh. Được xây dựng như một nền tảng mã nguồn mở, nó cho phép các tổ chức chạy các bản đánh giá bảo mật chất lượng cao mà không cần sự can thiệp của con người. Thay vì thay thế pentester, Dark-Moon hoạt động như một hệ thống kiểm tra bảo mật tự động — nó lập kế hoạch, lý luận và điều phối các tác nhân chuyên biệt thực thi các hoạt động bảo mật thực sự thông qua một lớp thực thi được kiểm soát.
✨ Điểm nổi bật
- Hỗ trợ đa môi trường: bao phủ web, cloud, danh tính, CI/CD, IaC, cơ sở dữ liệu, Active Directory, Kubernetes, firmware IoT và các điểm cuối AI/LLM (OWASP LLM Top 10)
- Kết quả có bằng chứng thực tế: mỗi lỗ hổng đều được xác nhận bằng proof-of-concept thực tế
- Bảo vệ riêng tư dữ liệu: LLM không bao giờ thấy IP, host hoặc thông tin xác thực thực của người dùng; mọi dữ liệu đều giữ trong môi trường nội bộ
- 50+ công cụ tích hợp sẵn: Nuclei, NetExec, BloodHound, sqlmap, Naabu, httpx, ffuf và nhiều công cụ khác
- Hệ thống tác nhân đa lớp thông minh: các tác nhân chuyên biệt cho Web, Active Directory, Kubernetes, Network, CMS...
- Tự động hóa báo cáo: tạo báo cáo cấu trúc rõ ràng với bằng chứng kèm theo
- Chạy trên CI/CD: tích hợp dễ dàng vào pipeline phát triển để phát hiện lỗ hổng trước khi lên sản phẩm
💡 Vì sao đáng chú ý
Dark-Moon khác biệt so với các công cụ kiểm tra thâm nhập truyền thống bằng cách kết hợp AI để lập kế hoạch và lý luận, đồng thời giữ an toàn thông qua một giao diện MCP (Security Gatekeeper) kiểm soát mọi hành động thực thi. Điều này giúp giảm thiểu rủi ro bảo mật trong quá trình kiểm tra. Ngoài ra, khả năng hỗ trợ đa domen và tích hợp hơn 50 công cụ chuyên dụng giúp Dark-Moon trở thành lựa chọn mạnh mẽ cho các nhóm bảo mật và kỹ sư DevSecOps cần kiểm tra nhanh và hiệu quả.
#AI #PenetrationTesting #Cybersecurity #OpenSource #TiniX
Dự án tương tự
Khám phá các dự án và mô hình AI khác có sự tương đồng.
Shannon is an AI pentester for web applications and APIs. It analyzes your source code, identifies attack vectors, and executes real exploits to prove vulnerabilities before they reach production.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
A huge chunk of my personal notes since I started playing CTFs and working as a Red Teamer.
Reverse engineer anything with agents, from app behavior down to native binaries.
利用 AI 大模型和自动化工作流，根据主题或关键词一键生成高清短视频。Generate HD short videos from a topic or keyword with an automated AI workflow.
Open-source Python library for AI browser agents, plus Browser Use Cloud: stealth browsers and a hosted agent API.
Makes your AI agent think like the laziest senior dev in the room. The best code is the code you never wrote.
Open-source web crawler and scraper for LLMs and AI agents: any website into clean, LLM-ready Markdown. Run it yourself, or use Crawl4AI Cloud with one key. Join our Discord https://discord.gg/VuxzM8mtf
Compress tool outputs, logs, files, and RAG chunks before they reach the LLM. 20% fewer tokens for coding agents, 60-95% fewer tokens for JSON, same answers. Library, proxy, MCP server.