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endgame — ENDGAME C2 FRAMEWORK — KI-gestützte Command-and-Control-Lösung für professionelle Red-Team-Operationen | Kitploit
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28521vor 7 TagenVon Kitploit geprüft

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endgamec2framework/endgame

endgame

ENDGAME C2 FRAMEWORK — KI-gestützte Command-and-Control-Lösung für professionelle Red-Team-Operationen

Repository anzeigenWebseite

ENDGAME C2 FRAMEWORK


ENDGAME ist ein professionelles Command-and-Control-Framework, das für autorisierte Red-Team-Einsätze, Penetrationstests und pädagogische Sicherheitsforschung entwickelt wurde. Es wurde konzipiert, um realistische Gegnertechniken zu simulieren, die Erkennungsabdeckung zu bewerten und Sicherheitsteams zu helfen, ihre Verteidigungslücken zu verstehen – mit einer integrierten KI-Konsole, die natürliche Sprache in ausgeführte Befehle umwandelt und jedes Ergebnis automatisch analysiert.

Hecho con IA, pensado y dirigido por un humano.

🌐 endgamec2framework.com  ·  📄 Dokumentation








Schnellstart

git clone https://github.com/endgamec2framework/endgame
cd endgame
./install.sh

Führen Sie ./install.sh erneut aus, um zu aktualisieren – es zieht den neuesten Code und baut neu, während Zertifikate und Operator-Profile erhalten bleiben.

Vollständige Setup-Anleitung: Dokumentation → Installation


🤖 KI-Konsole – Red Teaming in natürlicher Sprache

Die KI-Konsole von ENDGAME ist ein erstklassiges Feature, das einen KI-Co-Piloten direkt in den Operator-Workflow bringt. Es ist kein Chatbot, der am Rand angehängt ist – er lebt im selben Panel wie Ihre Agent-Terminals, kennt den vollständigen C2-Befehlssatz und hat Echtzeit-Kontext über das Ziel: Hostname, Betriebssystem, Benutzer, Privilegien und Transport.

So funktioniert es

  1. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf einen Agenten in der Agenten-Tabelle → KI-Konsole öffnen
  2. Ein 🤖-Tab öffnet sich im unteren Konsolenbereich – Seite an Seite mit Ihren regulären Terminal-Tabs
  3. Beschreiben Sie Ihr Ziel in natürlicher Sprache (in jeder Sprache)
  4. Die KI schlägt einen oder mehrere C2-Befehle vor, jeweils eingebettet in eine ▶ Ejecutar-Ausführungskarte
  5. Bestätigen Sie die Ausführung – die Aufgabe wird an den echten Agenten gesendet
  6. Die Ausgabe kommt zurück und die KI analysiert das Ergebnis automatisch und schlägt den nächsten Schritt vor
 
Links: Rechtsklick-Menü · Rechts: KI-Konsolen-Tab im Konsolenbereich geöffnet (qwen3.6)


Befehl auf einem echten mTLS-Agenten ausgeführt · KI analysiert die Ausgabe und schlägt SHELL tasklist /v für die Prozessaufzählung mit SYSTEM-Privilegien vor

Hauptfunktionen

FunktionDetail
In Konsolenbereich integriertÖffnet sich als Tab – kein schwebendes Modal, kein Kontextwechsel
Vollständiges C2-BefehlsbewusstseinSystemprompt enthält jeden verfügbaren Befehl, das OS/Arch/Privilegien des Agenten, Transport und aktuelle Aufgabenwarteschlange
Streaming-AntwortenTokens streamen in Echtzeit, während das Modell sie generiert
Auto-Analyse-SchleifeNach jeder Befehlsausführung wird die Ausgabe automatisch zur Interpretation und Empfehlung des nächsten Schritts an die KI zurückgesendet
Multi-SessionKI-Konsole für mehrere Agenten gleichzeitig öffnen – jeder Tab behält einen unabhängigen Chatverlauf
AnbieterunabhängigFunktioniert mit Ollama (lokal, offline) oder Anthropic Claude API – je nachdem, was im KI-Tab konfiguriert ist
Bestätigung vor AusführungJeder vorgeschlagene Befehl erfordert einen expliziten Klick – die KI sendet niemals autonom Aufgaben

Unterstützte Modelle (Ollama)

Jedes Modell, das in Ihrer Ollama-Instanz verfügbar ist, funktioniert. Empfohlen für Red-Team-Kontext:

  • qwen3.6:latest – Standard · schnell · gute Befehlsbefolgung
  • qwen3.6:35b-a3b-coding-mxfp8 – größer · stärkeres Code-/Befehlsverständnis
  • deepseek-r1:8b / deepseek-r1:32b – Reasoning-Modelle · gut bei mehrstufigen Angriffsketten
  • Jedes Anthropic-Claude-Modell über die Claude-API

Was enthalten ist

KomponenteZusammenfassung
ServerGo-Binary · Multi-Operator-Teamserver · SQLite-Op-Log · mTLS-API :31337 · DNS-Canary-Burn-Alerts
Web-GUIKill-Chain-Graph (Auto-Refresh) · Agentenkonsole · KI-Konsole · Loot-Manager · KI-Assistent · Multi-Operator
Agent (Go)Windows · Linux · macOS · 7 Transporte · vollständige Evasions-Suite · API-Hashing (PEB-Walk, 22 Funktionen vom IAT) · Kerberos-Operationen · Inline-PE-Loader · CONFIG-Laufzeit · ~13 MB
Agent (Nim)Windows · Linux · 7 Transporte inkl. SMB-Pipe · indirekte Syscalls (Hell's Gate) · Stack-Spoofing · NTDLL-Unhook · API-Hashing (PEB-Walk, 22 Funktionen vom IAT) · Inline-PE-Loader · BOF + .NET CLR · Keylogger · SOCKS5 · ISHELL · Browser-Anmeldedaten · Lateral Movement · Anti-Sandbox · ~1 MB
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Agent (C)Windows · Linux (x64) · 7 Transporte · EXE + DLL-Format · API-Hashing (PEB-Walk, 35 Funktionen vom IAT) · PPID-Spoof · Anti-Sandbox · Kerberos-Operationen · Inline-PE-Loader · NTDLL-Unhook · Keylogger · SOCKS5 · ISHELL · Browser-Anmeldedaten · .NET CLR · BOF · Lateral Movement · ~130 KB
LoaderC / Go / Nim / Shellcode-Stubs
BerichteHTML · JSON · CSV · MITRE ATT&CK Navigator Layer · KI-Executive-Zusammenfassung

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