Dark-Moon v1.3.1
Moteur de pentest IA autonome, sécurité offensive continue sur le web, le cloud, l'AD et Kubernetes. Raisonnement agentique + exécution réelle d'exploits pour fournir des vulnérabilités basées sur des preuves. Passerelle de confidentialité : le LLM ne voit jamais vos vraies IP, hôtes, identifiants ou chemins (placeholders déterministes réhydratés localement), rien ne quitte votre périmètre.
DarkMoon
Tests d'intrusion autonomes par IA open source — détecte, exploite et qualifie chaque vulnérabilité sur votre propre infrastructure
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DarkMoon, c'est le test d'intrusion autonome par IA pour votre propre infrastructure. Pointez-le vers une cible autorisée et il exécute l'ensemble de l'évaluation de manière autonome, puis documente chaque découverte avec la commande exacte et la sortie brute.
- 🟢 Vraiment open source. GPLv3 et auto-hébergé, la méthodologie de chaque agent est du Markdown simple que vous pouvez lire, comparer et forker.
- 🎯 Détecte ET prouve. Chaque vulnérabilité est livrée avec la commande exacte et la sortie brute (l'exploitation est affirmée par l'agent ; le retest de remédiation Pro est l'étape vérifiée par la machine), il n'y a donc presque rien à trier.
- 🔒 Fonctionne sur un LLM local + Privacy Gateway. La passerelle tokenise localement vos vraies IP, hôtes et identifiants, de sorte que le modèle raisonne sur des placeholders tandis que les valeurs réelles restent sur votre périmètre.
- 🧩 Partout où vous développez. Lancez-le depuis GitHub, GitLab, Jenkins, VS Code, JetBrains, n8n, Grafana ou Splunk — l'édition open source fonctionne avec ceux basés sur la CLI. Voir les intégrations ↓
Découvrez le moteur open source (CLI)
Le Darkmoon open source est un outil en ligne de commande. Voici ce que vous obtenez lorsque vous clonez le dépôt. Vous lancez une évaluation depuis la ligne de commande et observez chaque agent, commande et découverte défiler en temps réel.
Lancez une exécution depuis la CLI. Une seule ligne |
Les agents autonomes raisonnent et exploitent, en direct dans votre terminal. Ici, un sous-agent signale CVE-2019-9978 et pivote directement vers l'exploitation. |
Reconnaissance et modèle d'environnement. DarkMoon identifie la pile et confirme la surface d'attaque avant de frapper. |
Flux MCP en direct. Chaque commande exécutée par l'agent et sa sortie brute, horodatées, avec |
Du signal à la répartition des agents. DarkMoon décide quels agents spécialisés déployer en fonction exactement de ce qu'il détecte sur la cible.
Comme vu dans Help Net Security · Cyber Security News · DevOps.com · SecurityBrief · LinuxLinks · IT Brief · ChannelLife
Démarrage rapide```bash
git clone https://github.com/ASCIT31/Dark-Moon.git cd Dark-Moon ./install.sh
`install.sh` configure votre fournisseur LLM de manière interactive (pas besoin de modifier `docker-compose.yml`) et construit la pile complète :```bash
./install.sh # skip form if .opencode.env already configured
./install.sh --init # force reconfiguration (cloud or local model)
./install.sh --help # show usage
Prend en charge les fournisseurs cloud (Anthropic, OpenAI, OpenRouter…) et les modèles locaux (Ollama, llama.cpp). Lancez ensuite votre première évaluation et suivez-la en direct :```bash ./darkmoon.sh "TARGET: example.com" ./darkmoon.sh --log <session_id>
**Prérequis :** Docker & Docker Compose, et une clé API LLM (ou un modèle local). La configuration GPU, les variables d'environnement et la référence complète des options se trouvent dans la [Documentation complète](https://github.com/ascit31/dark-moon/blob/master/docs/full.md).
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## Grille des fonctionnalités