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Dark-Moon — 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. | Kitploit
Tools/GitHubGitHub/ascit31/dark-moon
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Dark-Moon

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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.

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DarkMoon-Logo

Die Open-Source-Plattform für KI-gestütztes autonomes Penetrationstesting

Der einzige autonome KI-Pentester, bei dem das Modell niemals Ihre echten IPs, Hostnamen oder Zugangsdaten sieht.

License: GPL v3 GitHub stars

Vorgestellt in Help Net Security · Cyber Security News · SecurityBrief · LinuxLinks · IT Brief · ChannelLife

Vollständige Dokumentation · Mitwirken · Lizenz


Was ist DarkMoon?

DarkMoon ist ein automatisiertes Penetrationstest-Tool, das vollständige Sicherheitsbewertungen mithilfe KI-gestützter Sicherheits-Agents orchestriert. Als Open-Source-Cybersicherheitstool konzipiert, ermöglicht es Organisationen, Schwachstellenbewertungen auf professionellem Niveau ohne manuelle Eingriffe durchzuführen.

Anstatt den Pentester zu ersetzen, agiert DarkMoon als autonomes Sicherheitstestsystem — es denkt nach, plant und koordiniert spezialisierte Agents, die echte offensive Sicherheitsoperationen über eine kontrollierte Ausführungsebene durchführen.

Sehen Sie DarkMoon in Aktion — Vollständige Demo eines autonomen Penetrationstests


Warum DarkMoon?

Herkömmliches Penetrationstesting ist:

  • ⏱️ Zeitaufwendig — manuelle Tests dauern Wochen
  • 💰 Teuer — Expertenberater kosten Tausende pro Tag
  • 🔄 Inkonsistent — die Ergebnisse variieren je nach Erfahrung des Testers
  • 📊 Schwer skalierbar — durch personelle Ressourcen begrenzt

DarkMoon löst dies mit KI-gestütztem Penetrationstesting:

  • 🤖 KI-gestütztes Pentesting — autonome Agents führen vollständige Sicherheitsbewertungen von Anfang bis Ende durch
  • 🛡️ Security by Design — die KI führt niemals direkt Tools aus; alle Aktionen laufen über eine kontrollierte MCP-Schnittstelle
  • 🕶️ Privacy-Gateway (reversible lokale Tokenisierung) — die KI sieht niemals Ihre echten sensiblen Werte. IPs, Hostnamen, Domains, URLs, E-Mails, Zugangsdaten und interne Pfade werden durch deterministische Platzhalter ersetzt (IP_PRIVATE_001, …); echte Werte werden lokal, unmittelbar bevor ein Tool ausgeführt wird, injiziert und in jedem Ergebnis wieder maskiert. Keine sensiblen Daten verlassen jemals Ihre Umgebung in Richtung LLM-Anbieter — nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von Claude unter strengen Datensouveränitäts-Vorgaben. Exfiltration-Versuche werden blockiert.
  • ♾️ Pentesting-Automatisierung für CI/CD — führen Sie automatisierte Sicherheitstests nach dem Build durch, um kritische Schwachstellen vor der Produktion zu erkennen
  • 🔧 50+ integrierte Tools — eine umfassende Suite von Penetrationstest-Werkzeugen (Nuclei, NetExec, BloodHound, sqlmap, Naabu, httpx, ffuf und mehr)
  • 📈 Adaptive Multi-Agenten-Methodik — spezialisierte Agents für Web, Active Directory, Kubernetes, Netzwerk, CMS und mehr
  • 📝 Automatisierung der Schwachstellenberichte — strukturierte, evidenzbasierte Berichte werden automatisch erstellt

Ideal für Security-Teams, DevSecOps-Ingenieure, Fachleute für ethisches Hacking und Organisationen jeder Größe.


Schnellstart

Voraussetzungen

  • Docker & Docker Compose
  • Ein LLM-API-Schlüssel (OpenRouter, Anthropic, OpenAI oder lokale Modelle)

Hinweis: GPU-Konfiguration, Fehlerbehebung bei NVIDIA-Treibern und erweiterte Umgebungseinrichtung werden in der Vollständigen Dokumentation — GPU-Fehlerbehebung behandelt.

Installation

1. Repository klonen

root@kitploit:~
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:

root@kitploit:~
./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: Ausführliche Details zu Umgebungsvariablen und der Einrichtung lokaler Modelle finden Sie in der Vollständigen Dokumentation — Umgebungsvariablen.

3. Erstellen und starten

root@kitploit:~
./install.sh  # Saubere Installation mit vollständigem Stack-Reset

4. Führen Sie Ihre erste Bewertung aus

root@kitploit:~
./darkmoon.sh "TARGET: example.com"

5. In Echtzeit überwachen

root@kitploit:~
./darkmoon.sh --log <session_id>

Hinweis: Echtzeit-Sitzungsprotokolle zeigen jeden Befehl an, der vom MCP-Server ausgeführt wird. Details finden Sie in der Vollständigen Dokumentation — Sitzungsprotokolle.


So funktioniert es

DarkMoon arbeitet als strategischer Orchestrator für KI-Sicherheits-Agents, ausgerichtet an den Methodiken von ISO 27001, NIST SP 800-115 und MITRE ATT&CK.

Wenn Sie ein Ziel angeben, führt die Plattform automatisch Folgendes aus:

  1. 🔍 Entdeckt die Zielumgebung (Ports, Dienste, Protokolle)
  2. 🧠 Ermittelt per Fingerprinting den Technologie-Stack (Frameworks, CMS, APIs)
  3. 🎯 Modelliert die Angriffsfläche
  4. 🚀 Setzt spezialisierte Sub-Agents basierend auf den erkannten Technologien ein
  5. 🔬 Führt eine Schleife des intelligenten Schwachstellen-Scannings mit reaktiver Anpassung aus
  6. ✅ Validiert Ergebnisse mit Belegen (Requests, Payloads, Responses)
  7. 📝 Erstellt einen strukturierten Auditbericht

Sub-Agent-Orchestrierung

DarkMoon wählt dynamisch spezialisierte Agents aus und setzt sie abhängig von den entdeckten Technologien ein:

Mehrere Agents können parallel über hybride Architekturen hinweg ausgeführt werden.

Hinweis: Die vollständige Liste der Agents, ihre Struktur, ihr Lebenszyklus und die Erstellung benutzerdefinierter Agents finden Sie in der Vollständigen Dokumentation — KI-Agents.

Architektur-Überblick

root@kitploit:~
Benutzer ──> DarkmoonCLI ──> OpenCode (KI-Gehirn) ──> MCP (Security-Gatekeeper) ──> Docker Toolbox (Echte Tools)
root@kitploit:~
sequenceDiagram
  participant U as Benutzer
  participant O as OpenCode
  participant A as KI-Agent
  participant M as MCP Darkmoon
  participant T as Docker Toolbox

  U->>O: Benutzer-Prompt
  O->>A: Aufgabe delegieren
  A->>M: MCP-Funktionsaufruf
  M->>T: Echtes Tool ausführen
  T-->>M: Ergebnisse
  M-->>A: Strukturierte Ausgabe
  A-->>O: Nächste Entscheidung
  O-->>U: Zusammenfassung / Ergebnis

Die KI denkt nach und plant. Das MCP kontrolliert, was ausgeführt werden darf. Die Toolbox führt isolierte Tools in Docker aus. Die KI berührt das System niemals direkt — das ist Security by Design.

Hinweis: Die vollständige Architektur-Aufschlüsselung (Bereitstellungsdiagramme, Netzwerkflüsse, Sicherheitsgrenzen) finden Sie in der Vollständigen Dokumentation — Architektur.


Scope-Definition

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

Schneller Pentest (ohne Konfiguration):

root@kitploit:~
./darkmoon.sh "TARGET: http://172.19.0.3:3000"

Bug-Bounty-Modus (Flags werden automatisch aktiviert):

root@kitploit:~
./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 weitere — alle werden von der KI natürlich interpretiert.

Hinweis: Die vollständige Flags-Referenz, Asset-Typen, die Freitext-Syntax für EXCLUDE/FOCUS und erweitertes Multi-Target-Scoping finden Sie in der Vollständigen Dokumentation — Scope-Definition.


Integrierte Toolbox

DarkMoon wird mit einem speziell entwickelten Docker-Image geliefert, das 50+ Sicherheitstools enthält, die in einem mehrstufigen Build kompiliert und optimiert wurden:

Alle Tools sind direkt zugänglich — keine Pfadkonfiguration erforderlich.

Hinweis: Die vollständige Liste der Tools mit Installationsdetails und Informationen zum Hinzufügen neuer Tools finden Sie in der Vollständigen Dokumentation — Toolbox.


📖 Dokumentations-Leitfaden

Die Vollständige Dokumentation von DarkMoon deckt alles ab, was Sie für den Betrieb der Plattform benötigen. Hier ist eine Kurzreferenz der wichtigsten Abschnitte:


Anwendungsfälle

DarkMoon ist als vielseitige Sicherheitstest-Plattform konzipiert für:

  • 🔒 Security-Teams — führen Sie kontinuierliches automatisiertes Penetrationstesting über Ihre gesamte Infrastruktur durch
  • ⚙️ DevSecOps-Pipelines — integrieren Sie KI-gesteuerte Sicherheitsforschung in CI/CD-Workflows
  • 🎯 Bug-Bounty-Jäger — beschleunigen Sie ethisches Hacking durch autonome Zielanalyse
  • 🔬 Sicherheitsforscher — erkunden Sie Angriffsflächen mit einer KI-Cybersicherheitsplattform, die sich in Echtzeit anpasst
  • 🎓 Training & Weiterbildung — lernen Sie offensive Sicherheit mit geführten, reproduzierbaren Bewertungen

Beispiel-Prompts

root@kitploit:~
# 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: Weitere Prompt-Beispiele, einschließlich DVGA-, Juice-Shop- und Headless-Browser-Szenarien, finden Sie in der Vollständigen Dokumentation — Prompt-Beispiele.


Mitwirken

DarkMoon ist Open Source und freut sich über Beiträge. Ob Sie neue Agents hinzufügen, Tools integrieren, Workflows erstellen oder die Dokumentation verbessern möchten — Richtlinien finden Sie in CONTRIBUTING.md.


Lizenz

Dieses Projekt ist unter der GNU General Public License v3.0 lizenziert. Details finden Sie in LICENSE.


Entwickelt von ASC-IT mit 💚 für die globale Security-Community

🔒 Open Source · 🤖 KI-gestützt · 🇫🇷 Hergestellt in Frankreich

⭐ Star uns auf GitHub · 📖 Vollständige Dokumentation · ▶️ Demo ansehen

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Erkannte TechnologieAusgelöster Agent
WordPress, Drupal, Joomla, Magento, PrestaShop, MoodleCMS-spezifischer Agent
PHP, Node.js, Flask, ASP.NET, Spring Boot, Ruby on RailsStack-spezifischer Agent
GraphQLGraphQL-Agent
Active DirectoryAD-Agent
KubernetesKubernetes-Agent
Headless-Browser erforderlichHeadless-Browser-Agent
KategorieTools (Beispiele)
Port-ScanningNaabu, Masscan
Web-ScanningNuclei, ffuf, dirb, sqlmap, Arjun, wafw00f
Recon & CrawlingSubfinder, Katana, Waybackurls, httpx
CMSWPScan, CMSeeK, WhatWeb
Active DirectoryNetExec, BloodHound, Impacket (30+ Skripte)
Kuberneteskubectl, Kubescape, Kubeletctl
NetzwerkHydra, curl, dig, SNMP-Tools
BrowserLightpanda (Headless)
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