Autonome KI-Pentesting-Engine für kontinuierliche offensive Sicherheit über Web, Cloud, AD und Kubernetes. Agentisches Denken + echte Exploit-Ausführung liefern beweisbasierte Schwachstellen. Privacy-Gateway: Das LLM sieht nie Ihre echten IPs, Hosts, Zugangsdaten oder Pfade (deterministische Platzhalter werden lokal wiederhergestellt), nichts verlässt Ihre Umgebung.
Richten Sie DarkMoon auf ein autorisiertes Ziel. 50 spezialisierte KI-Agenten argumentieren, verketten echte Exploits über Web, Cloud, Active Directory und Kubernetes und liefern für jeden Befund einen Nachweis. Selbst gehostet, und das Modell sieht nur IP_PRIVATE_001, niemals Ihre echten IPs, Hosts oder Zugangsdaten.
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DarkMoon ist eine Open-Source-Plattform für KI-gestützte Penetrationstests. Richten Sie sie auf ein Ziel, das Sie testen dürfen, und sie führt die gesamte Bewertung eigenständig durch: Sie argumentiert, plant und entsendet 50 spezialisierte Agenten, die über eine kontrollierte MCP-Schicht echte offensive Operationen ausführen, und meldet dann jede Schwachstelle mit dem exakten Befehl, der Rohausgabe und dem dazugehörigen Nachweis.
Sie ersetzt nicht den Pentester. Sie beseitigt den repetitiven Teil einer Bewertung mit Belegen, sodass Ihre Experten ihre Zeit für Urteilsvermögen statt für Routinearbeit aufwenden.
IP_PRIVATE_001, ...), die nur lokal rehydriert werden, wenn ein Tool ausgeführt wird, und aus jedem Ergebnis wieder maskiert werden. Läuft vollständig auf einem lokalen Modell. Und es kostet Sie nie einen Befehl: Wenn ein Wert dorthin gelangt, wo er nicht hingehört, wird der Befehl trotzdem ausgeführt und der Empfänger erhält den Platzhalter. Das ist der Teil, den kein Cloud-Wettbewerber hat.Gebaut für Sicherheitsteams, DevSecOps-Ingenieure, Red-Teamer und Ethical-Hacking-Profis.
Echter, reproduzierbarer Black-Box-Lauf gegen OWASP Juice Shop auf einem lokalen LLM (nichts verlässt Ihre Infrastruktur):
| Metrik | Ergebnis |
|---|---|
| Gefundene Schwachstellen | 57 (8 kritisch / 24 hoch / 21 mittel / 4 niedrig) |
| Wanduhrzeit | 28,5 Min. |
| Exploit-Nachweis | pro Befund |
| LLM | lokal (Ollama / llama.cpp) |
Reproduzieren Sie es selbst und vergleichen Sie Tools: ASCIT31/Darkmoon-Benchmarks.
| DarkMoon | strix | shannon | PentAGI | |
|---|---|---|---|---|
| Läuft auf lokalem LLM (Daten verlassen nichts) | ✅ | ❌ Cloud | ❌ Cloud | teilweise |
| Privacy Gateway (lokale Tokenisierung) | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Active Directory + Kubernetes | ✅ | ❌ | ❌ | teilweise |
| Exploit-Nachweis | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| Open Source | ✅ GPL-3.0 | ✅ | ✅ | ✅ |
Zusammengestellt aus öffentlichen Repos/Dokumenten (2026-08); Korrekturen sind per PR willkommen.
Hinweis: GPU-Konfiguration, NVIDIA-Treiber-Fehlerbehebung und erweiterte Umgebungseinrichtung werden in der Vollständigen Dokumentation, GPU-Fehlerbehebung behandelt.
1. Repository klonen
git clone https://github.com/ASCIT31/Dark-Moon.git
cd Dark-Moon
2. LLM-Anbieter konfigurieren
install.sh übernimmt die Anbieterkonfiguration interaktiv, kein Bearbeiten von docker-compose.yml erforderlich:
./install.sh # Formular überspringen, wenn .opencode.env bereits konfiguriert ist
./install.sh --init # Neukonfiguration erzwingen (Cloud- oder lokales Modell)
./install.sh --help # Nutzung anzeigen
Unterstützt Cloud-Anbieter (Anthropic, OpenAI, OpenRouter…) und lokale Modelle (Ollama, llama.cpp).
Hinweis: Für vollständige Details zu Umgebungsvariablen und lokaler Modelleinrichtung siehe die Vollständige Dokumentation, Umgebungsvariablen.
3. Erstellen und starten
./install.sh # Saubere Installation mit vollständigem Stack-Reset
4. Erste Bewertung ausführen
./darkmoon.sh "TARGET: example.com"
5. In Echtzeit überwachen
./darkmoon.sh --log <session_id>
Hinweis: Echtzeit-Sitzungsprotokolle zeigen jeden Befehl, der vom MCP-Server ausgeführt wird. Siehe Vollständige Dokumentation, Sitzungsprotokolle für Details.
DarkMoon arbeitet als strategischer KI-Sicherheitsagenten-Orchestrator, ausgerichtet an ISO 27001, NIST SP 800-115 und MITRE ATT&CK-Methodiken.
Wenn Sie ein Ziel angeben, führt die Plattform automatisch Folgendes aus:
DarkMoon wählt dynamisch spezialisierte Agenten aus und entsendet sie, abhängig von den 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-Anbieter-Agent |
| Entra ID (Microsoft-Identität) | Identitäts-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 sinnvoll zu sein (Cloud-Konten, CI/CD, Secret-Stores, Datenbanken, Active Directory, Kubernetes), werden niemals auf Verdacht entsendet. Sie feuern nur, wenn ein konkretes Artefakt gefunden wird (ein Schlüssel, ein Token, ein erreichbarer Metadaten-Endpunkt) oder wenn Sie sie explizit autorisieren, und werden andernfalls im Bericht gekennzeichnet.
Hinweis: Für die vollständige Liste der Agenten, ihre Struktur, ihren Lebenszyklus und wie Sie benutzerdefinierte Agenten erstellen, siehe Vollständige Dokumentation, KI-Agenten.
User ──> DarkmoonCLI ──> OpenCode (AI Brain) ──> MCP (Security Gatekeeper) ──> Docker Toolbox (Real Tools)
sequenceDiagram
participant U as User
participant O as OpenCode
participant A as AI Agent
participant M as MCP Darkmoon
participant T as Docker Toolbox
U->>O: User prompt
O->>A: Delegate task
A->>M: MCP function call
M->>T: Execute real tool
T-->>M: Results
M-->>A: Structured output
A-->>O: Next decision
O-->>U: Summary / resultDie KI argumentiert und plant. Das MCP kontrolliert, was ausgeführt werden kann. Die Toolbox führt isolierte Tools innerhalb von Docker aus. Die KI berührt niemals direkt das System — das ist Sicherheit durch Design.
Hinweis: Für die vollständige Architektur-Aufschlüsselung (Bereitstellungsdiagramme, Netzwerkflüsse, Sicherheitsgrenzen) siehe Vollständige Dokumentation, Architektur.
DarkMoon unterstützt flexible Scope-Definition direkt von der Befehlszeile aus.
Schneller Pentest (Null-Konfiguration):
./darkmoon.sh "TARGET: http://172.19.0.3:3000"
Bug-Bounty-Modus (Flags aktivieren automatisch):
./darkmoon.sh "TARGET: http://172.19.0.3:3000 PROGRAM=\"Juice Shop\" FOCUS=sqli,xss,idor NOISE=moderate FORMAT=h1"
Zu den wichtigsten Flags gehören FOCUS, EXCLUDE, CREDS, TOKEN, NOISE, SEVERITY, FORMAT und mehr, die alle von der KI natürlich interpretiert werden.
Hinweis: Für die vollständige Flag-Referenz, Asset-Typen, EXCLUDE/FOCUS-Freitext-Syntax und erweiterte Multi-Target-Scoping siehe Vollständige Dokumentation, Scope-Definition.
DarkMoon wird mit einem zweckgebauten Docker-Image geliefert, das 50+ Sicherheitstools enthält, die in einem mehrstufigen Build kompiliert und optimiert wurden:
| Kategorie | Tools (Beispiele) |
|---|---|
| Port-Scanning | Naabu (Entdeckung), nmap (gezielte Dienst-Sonden) |
| Web-Scanning | Nuclei, ffuf, dirb, sqlmap, Arjun, wafw00f |
| Recon & Crawling | Subfinder, Katana, Waybackurls, httpx |
| CMS | WPScan, CMSeeK, WhatWeb |
| Active Directory | NetExec, BloodHound, Impacket (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: Für die vollständige Tool-Liste mit Installationsdetails und wie Sie neue Tools hinzufügen, siehe Vollständige Dokumentation, Toolbox.
Die Vollständige Dokumentation von DarkMoon deckt alles ab, was Sie zum 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-Leitfaden |
| Umgebungsvariablen | LLM-Anbieterkonfiguration, API-Schlüssel, Modellauswahl | Umgebungskonfiguration |
| Start & Build | install.sh-Verhalten, docker compose build, Stack-Verwaltung | Build & Start |
| Scope & Flags | TARGET-Syntax, Bug-Bounty-Modus, FOCUS/EXCLUDE, Zugangsdaten | Scope-Definition |
| Bewertungsworkflow | Schritt für Schritt: Entdeckung, Fingerprinting, Agenten, Berichterstattung | Bewertungs-Engine |
| Echtzeit-Sitzungsprotokolle | Überwachen Sie live die vom MCP-Server ausgeführten Befehle | Sitzungsprotokolle |
| KI-Agenten | Agentenstruktur, Lebenszyklus, Erstellen oder Ändern von Agenten | KI-Agenten |
| Architektur | Bereitstellungsdiagramme, Sicherheitsgrenzen, Ausführungsfluss | Architektur |
| Toolbox | Vollständige Tool-Liste, Hinzufügen von Tools, Docker-Image-Interna | Toolbox |
| MCP-Workflows | Workflow-Struktur, Erstellen benutzerdefinierter Workflows, Best Practices |
DarkMoon ist als vielseitige Sicherheitstestplattform konzipiert für:
# Webanwendungs-Pentest
./darkmoon.sh "TARGET: http://172.19.0.3:3000"
# Active-Directory-Bewertung
./darkmoon.sh "TARGET: 192.168.1.10"
# Bug Bounty mit spezifischem Fokus
./darkmoon.sh "TARGET: https://app.example.com PROGRAM=\"Example BB\" FOCUS=sqli,rce,ssrf EXCLUDE=H1 FORMAT=h1"
Hinweis: Für weitere Prompt-Beispiele einschließlich DVGA-, Juice-Shop- und Headless-Browser-Szenarien siehe Vollständige Dokumentation, Prompt-Beispiele.
DarkMoon ist Open Source und freut sich über Beiträge. Ob Sie neue Agenten hinzufügen, Tools integrieren, Workflows erstellen oder die Dokumentation verbessern möchten, siehe CONTRIBUTING.md für Richtlinien.
Dieses Projekt ist unter der GNU General Public License v3.0 lizenziert. Siehe LICENSE für Details.
Gebaut von ASC-IT mit 💚 für die globale Sicherheitsgemeinschaft
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| MCP-Workflows |
| Liste verfügbarer Tools | Vollständige Tabelle der 50+ Tools mit Pfaden und Quellen | Tool-Liste |
| Trainingslabore | Empfohlene verwundbare Labore zum Trainieren von DarkMoon | Pentester-Labore |