`install.sh` konfiguriert Ihren LLM-Anbieter interaktiv (keine Notwendigkeit, `docker-compose.yml` zu bearbeiten) und erstellt den vollständigen Stack:```bash
./install.sh           # skip form if .opencode.env already configured
./install.sh --init    # force reconfiguration (cloud or local model)
./install.sh --help    # show usage

**Voraussetzungen:** Docker & Docker Compose sowie ein LLM-API-Schlüssel (oder ein lokales Modell). GPU-Einrichtung, Umgebungsvariablen und die vollständige Flags-Referenz findest du in der [Vollständigen Dokumentation](https://github.com/ascit31/dark-moon/blob/master/docs/full.md).

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## Funktionsübersicht

| | |
|---|---|
| 🧠 **50 spezialisierte Agenten** | Ein agentisches System analysiert, plant und entsendet spezialisierte Agenten über jede Oberfläche, die es entdeckt. |
| 🌐 **Jede Oberfläche** | Web, APIs, Active Directory, Kubernetes, Cloud (AWS, Azure, GCP), CI/CD, Datenbanken, IoT-Firmware und KI/LLM-Endpunkte, Ende-zu-Ende verkettet. |
| 🔒 **Privacy Gateway** | Reversible lokale Tokenisierung verwandelt echte IPs, Hosts, URLs und Zugangsdaten in deterministische Platzhalter, die nur lokal rehydriert werden, wenn ein Tool ausgeführt wird. |
| 🏠 **Lokales Modell** | Führe die gesamte Bewertung auf einem lokalen LLM (Ollama, llama.cpp) aus, damit deine Infrastrukturwerte innerhalb deines eigenen Perimeters bleiben. |
| 🧾 **Beweise, keine Scores** | Jeder Fund wird mit dem exakten Befehl und der Rohausgabe geliefert; der Pro-Retest führt den Exploit erneut aus, um einen Fix zu bestätigen. |
| 🛡️ **Security by Design** | Die KI führt niemals direkt einen Befehl aus, jede Aktion läuft über eine kontrollierte, protokollierte MCP-Schnittstelle. |
| 🤖 **Pentestet auch deine KI** | Ein dedizierter LLM-Agent prüft KI/LLM-Inferenz-Endpunkte auf die OWASP LLM Top 10 mit garak-gestützten Probes. |
| ♾️ **CI/CD-nativ** | Löse einen Pentest in der Pipeline aus und erhalte die Funde als Artefakte zurück. |
| 🔌 **MCP** | Orchestriere über 140 offensive Tools über MCP. |
| 🔧 **Behebe es (Pro)** | Die kostenpflichtige Pro-Stufe verwandelt Funde in menschlich geprüfte Pull Requests, die gegen den ursprünglichen Exploit erneut getestet werden. |

Gebaut für **Security-Teams**, **DevSecOps-Ingenieure**, **Red Teamer** und **Ethical-Hacking**-Profis.

---

## 🧩 DarkMoon überall

<p align="center">
  <img src="https://raw.githubusercontent.com/ascit31/dark-moon/master/docs/pics/integrations.svg" alt="DarkMoon integrations: GitHub, GitLab, Jenkins, VS Code, JetBrains, n8n, Grafana, Splunk — Community + Pro" width="100%" />
</p>

Führe DarkMoon dort aus, wo du bereits baust — in CI/CD, deiner IDE, Automatisierung und SecOps. Integrationen, die mit **OSS + Pro** gekennzeichnet sind, funktionieren mit der Open-Source-Edition (lokale CLI + JSON); die reinen Pro-Integrationen nutzen die [DarkMoon Pro](#-darkmoon-pro--paid-edition-web-dashboard-and-automated-remediation) REST-API (Live-Dashboard, Remediation→PR).

| Plattform | Was es tut | Bezug | Edition |
|---|---|---|---|
| **GitHub Actions** | Pipeline bei Funden nach Schweregrad fehlschlagen lassen | [GitHub Marketplace](https://github.com/marketplace/actions/darkmoon-pentest) | OSS + Pro |
| **GitLab CI/CD** | Funde als Code Quality + SAST-Berichte | [CI/CD Catalog](https://gitlab.com/explore/catalog/Dark-Moon-X/darkmoon-scan) | OSS + Pro |
| **Jenkins** | Funde als Warnings-NG-Issues im Build | [Plugin `.hpi` (Releases)](https://github.com/ASCIT31/darkmoon-jenkins/releases) | OSS + Pro |
| **VS Code** | Bewertungen aus dem Editor durchsuchen und starten | [VS Code Marketplace](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=Darkmoon.darkmoon-vscode) | OSS + Pro |
| **JetBrains** | Funde in einem IDE-Tool-Fenster | [JetBrains Marketplace](https://plugins.jetbrains.com/plugin/34497-darkmoon) | OSS + Pro |
| **n8n** | Kampagnen, Retests und Alarme automatisieren | [npm `n8n-nodes-darkmoon`](https://www.npmjs.com/package/n8n-nodes-darkmoon) | Pro |
| **Grafana** | Security-Posture-Dashboards | [Self-host (Releases)](https://github.com/ASCIT31/darkmoon-grafana/releases) | Pro |
| **Splunk** | SOC-Ingestion (HEC) + „Send to Darkmoon"-Alarmaktion | [App (Releases)](https://github.com/ASCIT31/darkmoon-splunk/releases) — Splunkbase ausstehend | OSS + Pro |
| **SDK / CLI** | Baue deine eigene Integration auf dem gemeinsamen Vertrag | [npm `@darkmoon_ai/client`](https://www.npmjs.com/package/@darkmoon_ai/client) | OSS + Pro |

Jede Integration übermittelt **nur sichere Metadaten** (Schweregrad, Status, MITRE, IDs) — niemals Beweise, Secrets oder Tokens. Vollständige Anleitungen auf [docs.dark-moon.org](https://docs.dark-moon.org); Quellcode unter [ASCIT31](https://github.com/ASCIT31).

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## 🔒 Darkmoon Pro — kostenpflichtige Edition: Web-Dashboard und automatisierte Remediation

> 🔒 **Dies sind Darkmoon Pro-Funktionen (kostenpflichtig).** Die Open-Source-Edition ist die oben gezeigte CLI; das Web-Dashboard und die automatisierte Remediation zu Pull Requests sind nicht im Open-Source-Build enthalten.

Die folgenden Screenshots zeigen das **kostenpflichtige Darkmoon Pro**-Web-Dashboard. Sie sind **nicht** Teil des Open-Source-Repositories, das du klonst. Die Open-Source-Edition ist das im obigen Abschnitt gezeigte Kommandozeilen-Tool.

<table>
<tr>
<td width="50%" valign="top">
<img src="https://raw.githubusercontent.com/ascit31/dark-moon/master/docs/pics/dashboard.png" alt="Darkmoon Pro web dashboard showing projects, targets, campaigns and vulnerabilities by severity" />
<p align="center"><b>Pro: Live-Web-Dashboard.</b> Projekte, Ziele und Kampagnen auf einen Blick, mit jedem Fund nach Schweregrad gruppiert.</p>
</td>
<td width="50%" valign="top">
<img src="https://raw.githubusercontent.com/ascit31/dark-moon/master/docs/pics/vulnerability-1.png" alt="Darkmoon Pro finding detail with CVSS, MITRE ATT&CK and ISO 27001 mapping and EXPLOITED status" />
<p align="center"><b>Pro: Funde mit CVSS- und ATT&CK-Mapping.</b> Jeder Fund trägt CVSS-, MITRE ATT&CK- und ISO 27001-Mapping mit einem <code>EXPLOITED</code>-Status, der durch einen echten Exploit belegt ist.</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td width="50%" valign="top">
<img src="https://raw.githubusercontent.com/ascit31/dark-moon/master/docs/pics/markdown-report-1.png" alt="Darkmoon Pro structured web report with management summary, exportable to Markdown and PDF" />
<p align="center"><b>Pro: exportierbare Web-Berichte.</b> Eine Management-Zusammenfassung in klarer Sprache plus vollständige technische Details, exportierbar nach Markdown und PDF.</p>
</td>
<td width="50%" valign="top">
<img src="https://raw.githubusercontent.com/ascit31/dark-moon/master/docs/pics/infra-map-2.png" alt="Darkmoon Pro interactive infrastructure map of the attack surface with per-node vulnerabilities" />
<p align="center"><b>Pro: interaktive Angriffsflächen-Karte.</b> Ein Graph aus Knoten, Verbindungen und Schwachstellen pro Knoten über das gesamte Ziel hinweg.</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td width="50%" valign="top">
<img src="https://raw.githubusercontent.com/ascit31/dark-moon/master/docs/pics/scheduler.png" alt="Darkmoon Pro campaign scheduler for recurring automated pentest campaigns with focus, severity and recurrence" />
<p align="center"><b>Pro: geplante wiederkehrende Läufe.</b> Wiederkehrende automatisierte Kampagnen mit FOCUS, Schweregrad und Wiederholung direkt im Web-Dashboard.</p>
</td>
<td width="50%" valign="top">
<img src="https://raw.githubusercontent.com/ascit31/dark-moon/master/docs/pics/campaign.png" alt="Darkmoon Pro campaign view listing the 57 vulnerabilities with severity and status" />
<p align="center"><b>Pro: Kampagnenansicht.</b> Jede Schwachstelle in einer Kampagne mit ihrem Schweregrad und Bestätigungsstatus.</p>
</td>
</tr>
</table>

### 🔒 Pro: vom Fund zum Fix (automatisierte Remediation, kostenpflichtig)

> 🔒 **Kostenpflichtige Pro-Funktion.** Die Open-Source-Engine findet und beweist Schwachstellen. Die automatisierte Remediation in Pull Requests ist nur in Darkmoon Pro verfügbar.

In der kostenpflichtigen Pro-Stufe durchläuft jeder Fund _Fund → sandbox-validierter Fix → **menschlich geprüfter Pull Request, erneut getestet gegen den ursprünglichen Exploit**_ und wird niemals automatisch gemergt. In unserem OWASP Juice Shop-Demolauf hat der Pro-Remediation-Agent **Funde Ende-zu-Ende mit einem sauberen Live-Exploit-Retest behoben** (ein Fix zählt nur, wenn der ursprüngliche Exploit erneut ausgeführt und als geschlossen bestätigt wird). Siehe den [Remediation-Benchmark](https://dark-moon.org/remediation-benchmark/), die [Remediation-Agent-Dokumentation](https://github.com/ascit31/dark-moon/blob/master/docs/remediation-agent.md) und die [57 offenen PRs auf ASCIT31/juice-shop](https://github.com/ASCIT31/juice-shop/pulls).

<div align="center">

<a href="https://youtu.be/1bFRVuMkZzY?si=peKxwuxzbXBnb2zO">
  <img src="https://assets.kitploit.com/production/public/readmes/42241/95a4689eb8c0d2931c09f243615e0a57071b7d7698d88e2d0c6477a477b2d6c5.png" alt="Watch the demo of the Darkmoon Pro web dashboard running a full autonomous penetration test" width="70%" />
</a>

**▶️ Sieh dir die Demo an (zeigt das Darkmoon Pro-Web-Dashboard)**

</div>

---

## Was ist DarkMoon?

DarkMoon ist eine **Open-Source-KI-Penetrationstesting**-Plattform. Richte sie auf ein Ziel, das du testen darfst, und sie führt die gesamte Bewertung selbstständig durch: Sie analysiert, plant und entsendet **50 spezialisierte Agenten**, die echte offensive Operationen über eine kontrollierte MCP-Schicht ausführen, und meldet dann jede Schwachstelle mit dem exakten Befehl, der Rohausgabe und dem dahinterstehenden Beweis.

Sie ersetzt nicht den Pentester. Sie räumt den repetitiven Teil einer Bewertung mit Beweisen ab, damit deine Experten ihre Zeit für Urteilsvermögen statt für Plackerei aufwenden.

---

## 📊 Benchmark: 57 echte Schwachstellen auf OWASP Juice Shop

Ein echter, reproduzierbarer **Black-Box**-Lauf gegen OWASP Juice Shop mit einem **Cloud-Frontier-Modell (Anthropic Claude)**. DarkMoon läuft auch **vollständig lokal** (Ollama / llama.cpp) hinter dem Privacy Gateway — so verlässt nichts deine Infrastruktur; die Abdeckung durch lokale Modelle hängt vom Modell ab, das du ausführst.

| Metrik | Ergebnis |
|---|---|
| Gefundene Schwachstellen | **57** (8 kritisch / 24 hoch / 21 mittel / 4 niedrig) |
| Wanduhrzeit | **28,5 Min.** |
| Ausnutzungsnachweis | Befehl + Rohausgabe pro Fund |
| LLM | Anthropic Claude (Cloud-Frontier); lokale Modelle unterstützt |

Reproduziere es und vergleiche Tools selbst: **[ASCIT31/Darkmoon-Benchmarks](https://github.com/ASCIT31/Darkmoon-Benchmarks)**.

## 🆚 Wie DarkMoon abschneidet

| | **DarkMoon** | strix | shannon | PentAGI |
|---|:--:|:--:|:--:|:--:|
| Läuft auf **lokalem LLM** (Daten verlassen nie das System) | ✅ | ❌ Cloud | ❌ Cloud | teilweise |
| Privacy Gateway (lokale Tokenisierung) | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Active Directory + Kubernetes | ✅ | ❌ | ❌ | teilweise |
| Ausnutzungsnachweis | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| Open Source | ✅ GPL-3.0 | ✅ | ✅ | ✅ |

*Zusammengestellt aus öffentlichen Repos/Dokumentationen (2026-08); Korrekturen willkommen via PR.*

---

## Wie es funktioniert

DarkMoon arbeitet als strategischer **KI-Sicherheitsagenten**-Orchestrator, ausgerichtet an ISO 27001, NIST SP 800-115 und MITRE ATT&CK-Methodologien.

Wenn du ein Ziel angibst, führt die Plattform automatisch Folgendes aus:

1. 🔍 **Entdeckt** die Zielumgebung (Ports, Dienste, Protokolle)
2. 🧠 **Fingerprintet** den Technologie-Stack (Frameworks, CMS, APIs)
3. 🎯 **Modelliert** die Angriffsfläche
4. 🚀 **Setzt** spezialisierte Sub-Agenten basierend auf erkannten Technologien **ein**
5. 🔬 **Führt** eine **intelligente Schwachstellen-Scanning**-Schleife mit reaktiver Anpassung **aus**
6. ✅ **Validiert** Funde mit Beweisen (Requests, Payloads, Responses)
7. 📝 **Erzeugt** einen strukturierten Audit-Bericht

### Sub-Agenten-Orchestrierung

DarkMoon wählt dynamisch spezialisierte Agenten aus und entsendet sie je nach entdeckten Technologien:

| Erkannte Technologie | Ausgelöster Agent |
|---|---|
| WordPress, Drupal, Joomla, Magento, PrestaShop, Moodle | CMS-spezifischer Agent |
| PHP, Node.js, Flask, ASP.NET, Spring Boot, Ruby on Rails, Go | Stack-spezifischer Agent |
| GraphQL | GraphQL-Agent |
| LLM / KI-Inferenz-Endpunkt (OpenAI-kompatibel, Ollama, vLLM, TGI) | LLM-Agent |
| Active Directory | AD-Agent |
| Kubernetes | Kubernetes-Agent |
| AWS, Azure, GCP | Cloud-Provider-Agent |
| Entra ID (Microsoft-Identität) | Identity-Agent |
| GitHub, GitLab, Jenkins | SCM- & CI/CD-Agent |
| Terraform, Ansible | Infrastructure-as-Code-Agent |
| Docker, Container-Registries | Container-Agent |
| HashiCorp Vault | Secrets-Agent |
| PostgreSQL, MySQL, MSSQL, Oracle | Datenbank-Agent |
| Redis, RabbitMQ, Kafka, MQTT | Messaging- & Cache-Agent |
| Firmware / IoT-Images | Firmware-Agent |
| Headless-Browser erforderlich | Headless-Browser-Agent |

Mehrere Agenten können **parallel** über hybride Architekturen hinweg ausgeführt werden.

Ebenen, die Zugangsdaten benötigen, um aussagekräftig zu sein (Cloud-Konten, CI/CD, Secret Stores, Datenbanken, Active Directory, Kubernetes), werden **niemals auf Verdacht entsandt**. Sie werden nur ausgelöst, wenn ein konkretes Artefakt gefunden wird (ein Schlüssel, ein Token, ein erreichbarer Metadaten-Endpunkt) oder wenn du sie explizit autorisierst, und werden andernfalls im Bericht gekennzeichnet.

> **Hinweis:** Die vollständige Liste der Agenten, ihre Struktur, ihr Lebenszyklus und wie du benutzerdefinierte Agenten erstellst, findest du in [Vollständige Dokumentation, KI-Agenten](https://github.com/ascit31/dark-moon/blob/master/docs/full.md#v-ai-agents).

### Architekturübersicht```
User ──> DarkmoonCLI ──> OpenCode (AI Brain) ──> MCP (Security Gatekeeper) ──> Docker Toolbox (Real Tools)

# Grundlegende Verwendung
python3 tool.py -u https://example.com

# Mit Wordlist
python3 tool.py -u https://example.com -w wordlist.txt

# Mit mehreren Threads
python3 tool.py -u https://example.com -t 10

# Mit Proxy
python3 tool.py -u https://example.com -x http://127.0.0.1:8080

# Allgemeine Einstellungen
general:
  threads: 5
  timeout: 30
  retries: 3

# Proxy-Einstellungen
proxy:
  enabled: false
  host: "127.0.0.1"
  port: 8080

# Ausgabeeinstellungen
output:
  format: "json"
  directory: "./results"

python3 tool.py -m scanner -u https://example.com

python3 tool.py -m crawler -u https://example.com

python3 tool.py -m fuzzer -u https://example.com

# Repository klonen
git clone https://github.com/user/tool.git
cd tool

# Virtuelle Umgebung erstellen
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

# Abhängigkeiten installieren
pip install -r requirements.txt

# Tests ausführen
pytest tests/

Die KI analysiert und plant. Das MCP kontrolliert, was ausgeführt werden darf. Die Toolbox führt isolierte Tools innerhalb von Docker aus. **Die KI berührt das System niemals direkt**, das ist **Security by Design**.

> **Hinweis:** Eine vollständige Aufschlüsselung der Architektur (Bereitstellungsdiagramme, Netzwerkflüsse, Sicherheitsgrenzen) finden Sie unter [Full Documentation, Architecture](https://github.com/ascit31/dark-moon/blob/master/docs/full.md#iv-architecture).

---

## Scope-Definition

DarkMoon unterstützt eine flexible Scope-Definition direkt über die Kommandozeile.

**Schneller Pentest (Zero Config):**```bash
./darkmoon.sh "TARGET: http://172.19.0.3:3000"

Wichtige Flags sind unter anderem `FOCUS`, `EXCLUDE`, `CREDS`, `TOKEN`, `NOISE`, `SEVERITY`, `FORMAT` und weitere, die alle von der KI natürlich interpretiert werden.

> **Hinweis:** Die vollständige Flag-Referenz, Asset-Typen, die freie EXCLUDE/FOCUS-Syntax und erweitertes Multi-Target-Scoping finden Sie in der [Full Documentation, Scope Definition](https://github.com/ascit31/dark-moon/blob/master/docs/full.md#ii7c-launch-darkmoon-with-tui-console).

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## Integrierte Toolbox

DarkMoon wird mit einem zweckgebauten Docker-Image ausgeliefert, das **über 140 Sicherheitstools** enthält, die in einem mehrstufigen Build kompiliert und optimiert wurden:

| Kategorie | Tools (Beispiele) |
|---|---|
| Port-Scanning | Naabu (Discovery), nmap (gezielte Service-Probes) |
| Web-Scanning | Nuclei, ffuf, dirb, sqlmap, Arjun, wafw00f |
| Recon & Crawling | Subfinder, Katana, Waybackurls, httpx |
| CMS | WPScan, CMSeeK, WhatWeb |
| Active Directory | NetExec, BloodHound, Impacket (über 30 Skripte) |
| Kubernetes | kubectl, Kubescape, Kubeletctl, kube-bench, rbac-police |
| Cloud-CLIs | aws, az, gcloud, gsutil, bq |
| Datenbanken & Cache | psql, mysql, redis-cli, sqlite3 |
| Firmware / IoT | binwalk, unsquashfs, sasquatch, firmwalker |
| Cracking | hashcat, john, 7z2john |
| Netzwerk | Hydra, curl, dig, SNMP-Tools |
| Browser | Lightpanda (headless) |

Alle Tools sind direkt zugänglich, keine Pfadkonfiguration erforderlich.

> **Hinweis:** Die vollständige Tool-Liste mit Installationsdetails und Informationen zum Hinzufügen neuer Tools finden Sie in der [Full Documentation, Toolbox](https://github.com/ascit31/dark-moon/blob/master/docs/full.md#vi-toolbox).

---

## 📖 Dokumentationsleitfaden

Die [Full Documentation](https://github.com/ascit31/dark-moon/blob/master/docs/full.md) von DarkMoon deckt alles ab, was Sie für den Betrieb der Plattform benötigen. Hier ist eine Kurzreferenz zu den wichtigsten Abschnitten:

| Thema | Was Sie finden | Link |
|---|---|---|
| **GPU- & Treiber-Setup** | NVIDIA-Fehlerbehebung für Docker, WSL und natives Linux | [GPU Guide](https://github.com/ascit31/dark-moon/blob/master/docs/full.md#ii2--darkmoon--gpu-troubleshooting-guide-official) |
| **Umgebungsvariablen** | LLM-Provider-Konfiguration, API-Schlüssel, Modellauswahl | [Environment Config](https://github.com/ascit31/dark-moon/blob/master/docs/full.md#ii3-configuration-of-environment-variables-in-docker-compose) |
| **Start & Build** | Verhalten von install.sh, docker compose build, Stack-Verwaltung | [Build & Launch](https://github.com/ascit31/dark-moon/blob/master/docs/full.md#ii6-build-and-launch-darkmoon) |
| **Scope & Flags** | TARGET-Syntax, Bug-Bounty-Modus, FOCUS/EXCLUDE, Anmeldedaten | [Scope Definition](https://github.com/ascit31/dark-moon/blob/master/docs/full.md#ii7c-launch-darkmoon-with-tui-console) |
| **Assessment-Workflow** | Schritt für Schritt: Discovery, Fingerprinting, Agents, Reporting | [Assessment Engine](https://github.com/ascit31/dark-moon/blob/master/docs/full.md#ii7d-how-to-use-the-darkmoon-assessment-engine) |
| **Echtzeit-Sitzungsprotokolle** | Vom MCP-Server ausgeführte Befehle live überwachen | [Session Logs](https://github.com/ascit31/dark-moon/blob/master/docs/full.md#ii7e-step-1--start-an-assessment) |
| **KI-Agents** | Agent-Struktur, Lebenszyklus, Erstellen oder Ändern von Agents | [AI Agents](https://github.com/ascit31/dark-moon/blob/master/docs/full.md#v-ai-agents) |
| **Architektur** | Deployment-Diagramme, Sicherheitsgrenzen, Ausführungsablauf | [Architecture](https://github.com/ascit31/dark-moon/blob/master/docs/full.md#iv-architecture) |
| **Toolbox** | Vollständige Tool-Liste, Hinzufügen von Tools, Docker-Image-Interna | [Toolbox](https://github.com/ascit31/dark-moon/blob/master/docs/full.md#vi-toolbox) |
| **MCP-Workflows** | Workflow-Struktur, Erstellen benutzerdefinierter Workflows, Best Practices | [MCP Workflows](https://github.com/ascit31/dark-moon/blob/master/docs/full.md#vii-mcp-workflows) |
| **Liste der verfügbaren Tools** | Vollständige Tabelle mit 142 Sicherheitstools mit Pfaden und Quellen | [Tools List](https://github.com/ascit31/dark-moon/blob/master/docs/full.md#vi10-toolbox-list) |
| **Trainings-Labs** | Empfohlene verwundbare Labs zum Trainieren von DarkMoon | [Pentester Labs](https://github.com/ascit31/dark-moon/blob/master/docs/full.md#vi11-bonus-pentester-lab-to-train-darkmoon) |
| **Remediation Agent** (Pro) | Findings → sandbox-validierter Fix → Pull Request zur menschlichen Überprüfung (wird nie gemergt) | [Remediation Agent](https://github.com/ascit31/dark-moon/blob/master/docs/remediation-agent.md) |
| **n8n (Pro)** | Community-Node zum Auslösen eines Pentests, Abrufen von Findings und Überprüfen von Fix-PRs aus einem n8n-Workflow | [n8n Node](https://github.com/ascit31/dark-moon/blob/master/docs/n8n-integration.md) |

---

## Anwendungsfälle

DarkMoon ist als vielseitige **Sicherheitstestplattform** konzipiert für:

- 🔒 **Sicherheitsteams**, kontinuierliches **automatisiertes Penetrationstesting** über Ihre Infrastruktur hinweg
- ⚙️ **DevSecOps-Pipelines**, Integration **KI-gestützter Sicherheitsforschung** in CI/CD-Workflows
- 🎯 **Bug-Bounty-Jäger**, Beschleunigung **ethischen Hackings** mit autonomer Zielanalyse
- 🔬 **Sicherheitsforscher**, Erkundung von Angriffsflächen mit einer **KI-Cybersicherheitsplattform**, die sich in Echtzeit anpasst
- 🎓 **Training & Ausbildung**, Erlernen von Offensive Security mit geführten, reproduzierbaren Assessments

---

## Beispiel-Prompts```bash
# Web application pentest
./darkmoon.sh "TARGET: http://172.19.0.3:3000"

# Active Directory assessment
./darkmoon.sh "TARGET: 192.168.1.10"

# Bug bounty with specific focus
./darkmoon.sh "TARGET: https://app.example.com PROGRAM=\"Example BB\" FOCUS=sqli,rce,ssrf EXCLUDE=H1 FORMAT=h1"