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SCOPE — Conjunto de agentes de IA para purple teaming en seguridad en la nube, se ejecuta dentro de Claude Code, Gemini CLI y Codex. | Kitploit
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SCOPE

Conjunto de agentes de IA para purple teaming en seguridad en la nube, se ejecuta dentro de Claude Code, Gemini CLI y Codex.

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SCOPE: Security Cloud Ops Purple Engagement

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SCOPE ejecuta flujos de trabajo de equipo púrpura en AWS con inventario determinista en Python y agentes de IA acotados. Audita recursos de AWS, valida rutas de ataque, genera manuales de explotación solo para revisión, produce controles y guía investigaciones en Splunk.

Cómo funciona

Ejecuta SCOPE desde Claude Code, Antigravity CLI, Gemini CLI o Codex CLI:

root@kitploit:~
/scope:audit --all
FaseSalida
AuditoríaEnumeradores en Python inventarían IAM, STS, S3, KMS, Secrets Manager, Lambda, EC2, ECS, RDS, API Gateway, SNS, SQS, CodeBuild, Bedrock, CloudFront, Cognito, DynamoDB, Route 53 y SSM
Rutas de ataqueGeneración de candidatos, validación, informes agrupados y artefactos de reproducción de AWS CLI solo para revisión
ControlesProblemas a nivel de organización, detecciones SPL, ideas de paneles de monitoreo, reemplazos de políticas, remediación y validación
ExplotaciónManuales con ámbito de principal y artefactos de comandos de reproducción aprobados
InvestigaciónFlujos de trabajo de investigación en Splunk basados en alertas, guiados por ejecución e impulsados por inteligencia

Inicio rápido

root@kitploit:~
git clone https://github.com/tayontech/SCOPE.git
cd SCOPE
uv run python -m scope.install

export AWS_PROFILE=your-profile

/scope:audit --all
/scope:audit iam s3 lambda
/scope:exploit arn:aws:iam::123456789012:role/target-role
/scope:exploit
/scope:investigate

Requisitos: Python 3.11+, uv, AWS CLI con credenciales de solo lectura y un runtime compatible. Node.js admite la generación de paneles y el transporte mcp-remote de Splunk MCP.

Instalaciones mediante script:

root@kitploit:~
uv run python -m scope.install --claude --local --no-splunk-mcp
uv run python -m scope.install --antigravity --local --no-splunk-mcp
uv run python -m scope.install --gemini --local --no-splunk-mcp
uv run python -m scope.install --codex --local --no-splunk-mcp
uv run python -m scope.install --all --local --with-splunk-mcp

La instalación interactiva pregunta si se deben configurar los valores predeterminados de Splunk MCP incluidos. Las instalaciones mediante script omiten la configuración del servidor MCP a menos que se pase --with-splunk-mcp. Usa --no-splunk-mcp cuando la automatización deba mostrar la elección en los registros. SCOPE sigue siendo prioritario para SPL hasta que el proyecto agregue perfiles de lenguaje de consulta. Consulta config/mcp-setup.md.

Seguridad

Los agentes de SCOPE ejecutan actividad de solo lectura en AWS de forma predeterminada. config/hooks/scope-safety-guard.sh bloquea operaciones destructivas del shell de AWS antes de su ejecución. La auditoría y la explotación pueden escribir artefactos de comandos de reproducción de AWS CLI para revisión humana; los agentes no ejecutan esos comandos de escritura.

HookPropósito
Guardia de seguridadBloquea operaciones destructivas del shell de AWS
Lint de SPLRechaza anti-patrones de SPL y comandos con efectos secundarios
Validación de esquemaValida los resultados y los envoltorios de los módulos
Verificación de artefactosComprueba las salidas requeridas de la ejecución antes de finalizar

Panel de control

Genera un informe independiente por ejecución:

root@kitploit:~
cd dashboard && npm run dashboard
open dashboard/reports/<run-id>-dashboard.html

El nombre base de un directorio de ejecución de auditoría explícito se convierte en el ID de ejecución del panel. dashboard/public/index.json almacena reports[]; cada informe apunta a una exportación JSON de auditoría y a una exportación JSON de controles opcional. Los controles se adjuntan al informe de auditoría, por lo que un flujo de trabajo de auditoría crea un informe de panel seleccionable.

El panel muestra gráficos de ataque, detalles de rutas, hallazgos de exposición pública, controles, detecciones SPL, ideas de paneles, reemplazos de políticas y remediación.

Plataformas

PlataformaEstadoConfiguración de HooksSuperficie de Instalación
Claude CodeCompatible.claude/settings.json.claude/skills/, .claude/agents/
Antigravity CLIDestino preferido de Google.agents/hooks.json.agents/skills/, .agents/mcp_config.json, .agents/plugins/scope/agents/
Gemini CLIDestino heredado de Google.gemini/settings.json.agents/skills/, .gemini/agents/
Codex CLICompatible.codex/hooks.json.agents/skills/, .codex/agents/

Google anunció el 19 de mayo de 2026 que las extensiones de IDE de Gemini CLI y Gemini Code Assist dejarán de atender solicitudes para Google AI Pro, Ultra y usuarios individuales gratuitos el 18 de junio de 2026. Usa Antigravity CLI para nuevas instalaciones de Google. SCOPE mantiene --gemini para usuarios empresariales/con clave API y migración.

Agentes y modelos

Los agentes de nivel superior heredan el modelo de sesión del runtime:

  • scope-audit orquesta compuertas de auditoría, ejecución del runtime de Python, análisis de ataques, artefactos de reproducción y encadenamiento de controles.
  • scope-controls orquesta problemas a nivel de organización, detecciones, ideas de paneles, reemplazos de políticas, remediación y validación.
  • scope-exploit genera manuales de equipo rojo con ámbito de principal.
  • scope-investigate ejecuta modos de investigación por alerta, guiada por ejecución e inteligencia.

Los subagentes ejecutan tareas de razonamiento acotadas:

  • scope-attack-analyze, scope-attack-validate, scope-public-exposure-analysis y scope-awscli-replay apoyan el análisis de rutas de ataque y artefactos de reproducción.
  • scope-controls-org-wide, scope-controls-detections, scope-controls-dashboards, scope-controls-policy, scope-controls-remediation y scope-controls-validate apoyan los controles.
  • scope-investigate-alert, scope-investigate-intel y scope-investigate-run preparan el contexto de investigación.
  • scope-research: investigación compartida de técnicas externas para análisis de ataques y manuales de explotación.

Cuando ejecutas /scope:audit --all, el orquestador se ejecuta en tu modelo de sesión, llama a scope audit para la enumeración determinista en Python y el post-procesamiento, siembra candidatos de IAM y servicios públicos/conectados con scope.attack.candidates, despacha scope-attack-analyze, opcionalmente enriquece candidatos a través de scope-research, luego puede generar artefactos de reproducción de AWS CLI solo para revisión para rutas validadas antes de encadenar controles en un modelo de razonamiento.

RuntimeNivel de subagente de razonamiento
Claude Codealias opus[1m]
Antigravity CLIModelo seleccionado en Antigravity
Gemini CLIalias pro
Codex CLIgpt-5.5 con alto esfuerzo de razonamiento

Los subagentes de Claude usan el alias opus[1m] para un contexto más grande durante el análisis y la validación intensivos en artefactos. La enumeración utiliza Python determinista, no un modelo de IA.

Documentación

DocumentoPropósito
ARCHITECTURE.mdPropiedad de componentes, flujo de pipeline, contratos de runtime, gráficos y hooks
RELEASE-NOTES.mdCambios de la versión actual
config/mcp-setup.mdSplunk MCP y modo SPL manual
config/README.mdPropiedad de configuración
knowledge/README.mdReglas de conocimiento duraderas y redacción
config/project-docs/PROJECT.mdFuente para archivos de instrucciones de runtime generados
docs/LLM-CONTEXT.mdContexto para revisores y agentes de implementación
dashboardGenerador de informes React y D3
config/hooksHooks de seguridad y validación
config/schemasContratos JSON Schema

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Creado por Tayvion Payton

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