DarkMoon هو اختبار اختراق بالذكاء الاصطناعي المستقل لبنيتك التحتية الخاصة. وجّهه نحو هدف مصرّح به وسيُجري التقييم بأكمله من تلقاء نفسه، ثم يوثّق كل اكتشاف بالأمر الدقيق والمخرجات الخام.

• 🟢 مفتوح المصدر حقًا. بترخيص GPLv3 ومستضاف ذاتيًا، منهجية كل وكيل هي Markdown عادي يمكنك قراءته ومقارنته وتفريعه.
• 🎯 يكتشف ويُثبت. كل ثغرة تأتي مع الأمر الدقيق والمخرجات الخام (الاستغلال مُصرَّح به من الوكيل؛ وخطوة إعادة اختبار المعالجة في Pro هي الخطوة المُتحقَّق منها آليًا)، لذا لا يكاد يوجد شيء لفرزه.
• 🔒 يعمل على نموذج LLM محلي + بوابة خصوصية. تقوم البوابة بترميز عناوين IP والمضيفين وبيانات الاعتماد الحقيقية محليًا، فيستنتج النموذج على العناصر البديلة بينما تبقى القيم الحقيقية داخل محيطك.
• 🧩 في كل مكان تبني فيه. شغّله من GitHub أو GitLab أو Jenkins أو VS Code أو JetBrains أو n8n أو Grafana أو Splunk — تعمل النسخة مفتوحة المصدر مع تلك المعتمدة على CLI. اطّلع على التكاملات ↓

---

ابدأ تشغيلًا من CLI. سطر TARGET واحد ويتولى DarkMoon التقييم بأكمله.	وكلاء مستقلون يستنتجون ويستغلون، مباشرة في طرفيتك. هنا يُشير وكيل فرعي إلى CVE-2019-9978 وينتقل مباشرة إلى الاستغلال.
الاستطلاع ونموذج البيئة. يقوم DarkMoon ببصمة الحزمة ويؤكد سطح الهجوم قبل أن يضرب.	بث MCP مباشر. كل أمر يشغّله الوكيل ومخرجاته الخام، مع طوابع زمنية، عبر ./darkmoon.sh --log <session>.

---

بدء سريع```bash

git clone https://github.com/ASCIT31/Dark-Moon.git cd Dark-Moon ./install.sh

`install.sh` يهيّئ مزوّد LLM الخاص بك بشكل تفاعلي (دون حاجة إلى تعديل `docker-compose.yml`) ويبني الحزمة الكاملة:```bash
./install.sh           # skip form if .opencode.env already configured
./install.sh --init    # force reconfiguration (cloud or local model)
./install.sh --help    # show usage

يدعم مزودي الخدمات السحابية (Anthropic، OpenAI، OpenRouter…) والنماذج المحلية (Ollama، llama.cpp). ثم شغّل أول تقييم لك وشاهده مباشرة:```bash ./darkmoon.sh "TARGET: example.com" ./darkmoon.sh --log <session_id>

**المتطلبات الأساسية:** Docker و Docker Compose، ومفتاح API لنموذج لغوي كبير (أو نموذج محلي). إعداد GPU، ومتغيرات البيئة، والمرجع الكامل للأعلام موجودة في [التوثيق الكامل](https://github.com/ascit31/dark-moon/blob/master/docs/full.md).

---

## شبكة الميزات

| | |
|---|---|
| 🧠 **50 وكيلاً متخصصاً** | نظام وكيلي واحد يستنتج ويخطط ويوزع وكلاء متخصصين عبر كل سطح يكتشفه. |
| 🌐 **كل الأسطح** | الويب، وواجهات API، وActive Directory، وKubernetes، والسحابة (AWS، Azure، GCP)، وCI/CD، وقواعد البيانات، وبرامج IoT الثابتة، ونقاط نهاية AI/LLM، مترابطة من البداية إلى النهاية. |
| 🔒 **بوابة الخصوصية** | تحويل محلي قابل للعكس يحوّل عناوين IP والأسماء المضيفة وعناوين URL وبيانات الاعتماد الحقيقية إلى عناصر نائبة حتمية، تُستعاد محلياً فقط في لحظة تشغيل الأداة. |
| 🏠 **نموذج محلي** | شغّل التقييم بأكمله على نموذج لغوي كبير محلي (Ollama، llama.cpp) لتبقى قيم بنيتك التحتية داخل محيطك الخاص. |
| 🧾 **أدلة، لا درجات** | كل اكتشاف يأتي مع الأمر الدقيق والمخرجات الخام؛ إعادة الاختبار في Pro تعيد تشغيل الاستغلال لتأكيد الإصلاح. |
| 🛡️ **الأمان بالتصميم** | الذكاء الاصطناعي لا ينفذ أي أمر مباشرة، كل إجراء يمر عبر واجهة MCP خاضعة للتحكم ومسجلة. |
| 🤖 **يختبر اختراق ذكائك الاصطناعي أيضاً** | وكيل LLM مخصص يفحص نقاط نهاية استدلال AI/LLM بحثاً عن OWASP LLM Top 10 باستخدام فحوصات مدعومة بـ garak. |
| ♾️ **أصيل في CI/CD** | أطلق اختبار اختراق في خط الأنابيب واستلم النتائج كمنتجات. |
| 🔌 **MCP** | نسّق أكثر من 140 أداة هجومية عبر MCP. |
| 🔧 **أصلحه (Pro)** | الطبقة المدفوعة Pro تحوّل الاكتشافات إلى طلبات سحب مراجعة بشرياً، يُعاد اختبارها مقابل الاستغلال الأصلي. |

مصمم لـ **فرق الأمان**، و**مهندسي DevSecOps**، و**فرق الفريق الأحمر**، ومحترفي **الاختراق الأخلاقي**.

---

## 🧩 DarkMoon في كل مكان