
ENDGAME C2 FRAMEWORK — पेशेवर रेड टीम ऑपरेशन्स के लिए AI-संचालित कमांड और कंट्रोल
ENDGAME एक पेशेवर कमांड और कंट्रोल फ्रेमवर्क है जो अधिकृत रेड टीम अभियानों, पेनेट्रेशन टेस्टिंग और शैक्षिक सुरक्षा अनुसंधान के लिए बनाया गया है। यह यथार्थवादी विरोधी तकनीकों का अनुकरण करने, डिटेक्शन कवरेज का आकलन करने और सुरक्षा टीमों को उनकी रक्षात्मक कमियों को समझने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है — जिसमें एक अंतर्निर्मित AI कंसोल है जो प्राकृतिक भाषा को निष्पादित कमांड में बदल देता है और स्वचालित रूप से हर परिणाम का विश्लेषण करता है।
AI के साथ निर्मित, एक इंसान द्वारा सोचा और निर्देशित।
🌐 endgamec2framework.com · 📄 दस्तावेज़ीकरण



git clone https://github.com/endgamec2framework/endgame
cd endgame
./install.sh
अपडेट करने के लिए ./install.sh दोबारा चलाएँ — यह नवीनतम कोड खींचेगा और प्रमाणपत्रों तथा ऑपरेटर प्रोफाइलों को संरक्षित करते हुए पुनर्निर्माण करेगा।
पूर्ण सेटअप गाइड: दस्तावेज़ीकरण → इंस्टॉलेशन
ENDGAME का AI कंसोल एक प्रथम श्रेणी की सुविधा है जो AI सह-पायलट को सीधे ऑपरेटर वर्कफ़्लो में लाता है। यह किनारे पर जोड़ा गया कोई चैटबॉट नहीं है — यह आपके एजेंट टर्मिनलों के समान पैनल में रहता है, पूर्ण C2 कमांड सेट जानता है, और लक्ष्य के बारे में रीयल-टाइम संदर्भ रखता है: होस्टनाम, OS, उपयोगकर्ता, विशेषाधिकार और ट्रांसपोर्ट।
🤖 टैब नीचे के कंसोल पैन में खुलता है — आपके नियमित टर्मिनल टैब्स के साथ-साथ


| क्षमता | विवरण |
|---|---|
| कंसोल पैन में एकीकृत | टैब के रूप में खुलता है — कोई फ्लोटिंग मोडल नहीं, कोई संदर्भ स्विच नहीं |
| पूर्ण C2 कमांड जागरूकता | सिस्टम प्रॉम्प्ट में हर उपलब्ध कमांड, एजेंट का OS/आर्क/विशेषाधिकार, ट्रांसपोर्ट और वर्तमान कार्य कतार शामिल है |
| स्ट्रीमिंग प्रतिक्रियाएँ | टोकन वास्तविक समय में स्ट्रीम होते हैं जैसे ही मॉडल उन्हें उत्पन्न करता है |
| स्वचालित-विश्लेषण लूप | प्रत्येक कमांड निष्पादन के बाद आउटपुट स्वचालित रूप से व्याख्या और अगले-चरण अनुशंसा के लिए AI को वापस भेजा जाता है |
| बहु-सत्र | कई एजेंटों के लिए एक साथ AI कंसोल खोलें — प्रत्येक टैब स्वतंत्र चैट इतिहास बनाए रखता है |
| प्रदाता-अज्ञेय | Ollama (स्थानीय, ऑफ़लाइन) या Anthropic Claude API के साथ काम करता है — जो भी AI टैब में कॉन्फ़िगर किया गया हो |
| निष्पादन से पहले पुष्टि | प्रत्येक सुझाए गए कमांड के लिए स्पष्ट क्लिक आवश्यक है — AI कभी स्वायत्त रूप से कार्य नहीं भेजता |
आपके Ollama इंस्टेंस में उपलब्ध कोई भी मॉडल काम करता है। रेड टीम संदर्भ के लिए अनुशंसित:
qwen3.6:latest — डिफ़ॉल्ट · तेज़ · अच्छा निर्देश-पालनqwen3.6:35b-a3b-coding-mxfp8 — बड़ा · मज़बूत कोड/कमांड तर्कdeepseek-r1:8b / deepseek-r1:32b — तर्क मॉडल · बहु-चरणीय आक्रमण श्रृंखलाओं में अच्छे| घटक | सारांश |
|---|---|
| सर्वर | Go बाइनरी · मल्टी-ऑपरेटर टीमसर्वर · SQLite op-log · mTLS API :31337 · DNS कैनरी बर्न अलर्ट |
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