
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.

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.
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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.
Herkömmliches Penetrationstesting ist:
DarkMoon löst dies mit KI-gestütztem Penetrationstesting:
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.Ideal für Security-Teams, DevSecOps-Ingenieure, Fachleute für ethisches Hacking und Organisationen jeder Größe.
Hinweis: GPU-Konfiguration, Fehlerbehebung bei NVIDIA-Treibern 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: Ausführliche Details zu Umgebungsvariablen und der Einrichtung lokaler Modelle finden Sie in der Vollständigen Dokumentation — Umgebungsvariablen.
3. Erstellen und starten
./install.sh # Saubere Installation mit vollständigem Stack-Reset
4. Führen Sie Ihre erste Bewertung aus
./darkmoon.sh "TARGET: example.com"
5. In Echtzeit überwachen
./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.
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:
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.
Benutzer ──> DarkmoonCLI ──> OpenCode (KI-Gehirn) ──> MCP (Security-Gatekeeper) ──> Docker Toolbox (Echte Tools)
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.
DarkMoon unterstützt eine flexible Scope-Definition direkt über die Kommandozeile.
Schneller Pentest (ohne Konfiguration):
./darkmoon.sh "TARGET: http://172.19.0.3:3000"
Bug-Bounty-Modus (Flags werden automatisch aktiviert):
./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.
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.
Die Vollständige Dokumentation von DarkMoon deckt alles ab, was Sie für den Betrieb der Plattform benötigen. Hier ist eine Kurzreferenz der wichtigsten Abschnitte:
DarkMoon ist als vielseitige Sicherheitstest-Plattform 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: Weitere Prompt-Beispiele, einschließlich DVGA-, Juice-Shop- und Headless-Browser-Szenarien, finden Sie in der Vollständigen Dokumentation — Prompt-Beispiele.
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.
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
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| Erkannte Technologie | Ausgelöster Agent |
|---|
| WordPress, Drupal, Joomla, Magento, PrestaShop, Moodle | CMS-spezifischer Agent |
| PHP, Node.js, Flask, ASP.NET, Spring Boot, Ruby on Rails | Stack-spezifischer Agent |
| GraphQL | GraphQL-Agent |
| Active Directory | AD-Agent |
| Kubernetes | Kubernetes-Agent |
| Headless-Browser erforderlich | Headless-Browser-Agent |
| Kategorie | Tools (Beispiele) |
|---|
| Port-Scanning | Naabu, Masscan |
| 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 |
| Netzwerk | Hydra, curl, dig, SNMP-Tools |
| Browser | Lightpanda (Headless) |
| 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 & Launch |
| Scope & Flags | TARGET-Syntax, Bug-Bounty-Modus, FOCUS/EXCLUDE, Zugangsdaten | Scope-Definition |
| Assessment-Workflow | Schritt für Schritt: Discovery, Fingerprinting, Agents, Berichterstellung | Assessment-Engine |
| Echtzeit-Sitzungsprotokolle | Befehle live überwachen, die der MCP-Server ausführt | Sitzungsprotokolle |
| KI-Agents | Agent-Struktur, Lebenszyklus, Erstellen oder Ändern von Agents | KI-Agents |
| Architektur | Bereitstellungsdiagramme, Sicherheitsgrenzen, Ausführungsablauf | Architektur |
| Toolbox | Vollständige Tool-Liste, Hinzufügen von Tools, Docker-Image-Interna | Toolbox |
| MCP-Workflows | Workflow-Struktur, Erstellen benutzerdefinierter Workflows, Best Practices | MCP-Workflows |
| Verfügbare Tools-Liste | Vollständige Tabelle mit 50+ Tools, Pfaden und Quellen | Tools-Liste |
| Trainings-Labs | Empfohlene verwundbare Labs zum Trainieren von DarkMoon | Pentester-Labs |