
自律型AIペンテストエンジン。Web、クラウド、AD、Kubernetesにわたる継続的な攻撃的セキュリティ。エージェント型推論と実際のエクスプロイト実行により、証拠に基づく脆弱性を提供。プライバシーゲートウェイ: LLMは実際のIP、ホスト、認証情報、パスを一切参照しません(決定論的プレースホルダーはローカルで復元)。情報が境界外に流出することはありません。

オープンソースのAI駆動・自律型ペネトレーションテストプラットフォーム
モデルが実際のIPアドレス、ホスト名、認証情報を決して見ることのない、唯一の自律型AIペンテスター
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完全ドキュメント · コントリビューション · ライセンス
DarkMoonは、人工知能セキュリティエージェントを用いて完全なセキュリティアセスメントをオーケストレーションする自動化ペネトレーションテストツールです。オープンソースのサイバーセキュリティツールとして構築されており、組織は手動介入なしにプロフェッショナルレベルの脆弱性アセスメントを実行できます。
ペンテスターを置き換えるのではなく、DarkMoonは自律型セキュリティテストシステムとして機能します。制御された実行レイヤーを通じて実際の攻撃的セキュリティ運用を実行する専門エージェントを推論、計画、調整します。
従来のペネトレーションテストは:
DarkMoonはAIペネトレーションテストでこれを解決します:
IP_PRIVATE_001、…)に置き換えられます。実際の値はツール実行直前のローカルで注入され、すべての結果からマスクし直されます。機密データがLLMプロバイダーへ境界外に送信されることは決してありません — 厳格なデータ主権の制約下でClaudeのパワーを活用できます。外部への不正送信の試みはブロックされます。セキュリティチーム、DevSecOpsエンジニア、倫理的ハッキングの専門家、そしてあらゆる規模の組織に最適です。
注記: GPU設定、NVIDIAドライバのトラブルシューティング、高度な環境設定については、完全ドキュメント — GPUトラブルシューティングを参照してください。
1. リポジトリをクローンする
git clone https://github.com/ASCIT31/Dark-Moon.git
cd Dark-Moon
2. LLMプロバイダーを設定する
install.sh がプロバイダー設定を対話的に処理します — docker-compose.yml を編集する必要はありません:
./install.sh # skip form if .opencode.env already configured
./install.sh --init # force reconfiguration (cloud or local model)
./install.sh --help # show usage
クラウドプロバイダー(Anthropic、OpenAI、OpenRouter…)とローカルモデル(Ollama、llama.cpp)をサポートします。
注記: 環境変数とローカルモデル設定の詳細については、完全ドキュメント — 環境変数を参照してください。
3. ビルドして起動する
./install.sh # Clean install with full stack reset
4. 最初のアセスメントを実行する
./darkmoon.sh "TARGET: example.com"
5. リアルタイムで監視する
./darkmoon.sh --log <session_id>
注記: リアルタイムセッションログには、MCPサーバーが実行したすべてのコマンドが表示されます。詳細は完全ドキュメント — セッションログを参照してください。
DarkMoonは、ISO 27001、NIST SP 800-115、MITRE ATT&CKの方法論に準拠した戦略的AIセキュリティエージェントオーケストレーターとして動作します。
ターゲットを指定すると、プラットフォームは自動的に以下を実行します:
DarkMoonは、検出されたテクノロジーに応じて専門エージェントを動的に選択・派遣します:
複数のエージェントをハイブリッドアーキテクチャ全体で並列実行できます。
注記: エージェントの完全な一覧、構造、ライフサイクル、カスタムエージェントの作成方法については、完全ドキュメント — AIエージェントを参照してください。
User ──> DarkmoonCLI ──> OpenCode (AI Brain) ──> MCP (Security Gatekeeper) ──> Docker Toolbox (Real Tools)
sequenceDiagram
participant U as User
participant O as OpenCode
participant A as AI Agent
participant M as MCP Darkmoon
participant T as Docker Toolbox
U->>O: User prompt
O->>A: Delegate task
A->>M: MCP function call
M->>T: Execute real tool
T-->>M: Results
M-->>A: Structured output
A-->>O: Next decision
O-->>U: Summary / result
AIは推論と計画を行います。MCPは実行可能な内容を制御します。ツールボックスはDocker内で分離されたツールを実行します。AIはシステムに直接触れることは決してありません — これがセキュリティ・バイ・デザインです。
注記: アーキテクチャの完全な詳細(デプロイ図、ネットワークフロー、セキュリティ境界)については、完全ドキュメント — アーキテクチャを参照してください。
DarkMoonはコマンドラインから直接、柔軟なスコープ定義をサポートします。
クイックペンテスト(設定不要):
./darkmoon.sh "TARGET: http://172.19.0.3:3000"
バグバウンティモード(フラグが自動的に有効化):
./darkmoon.sh "TARGET: http://172.19.0.3:3000 PROGRAM=\"Juice Shop\" FOCUS=sqli,xss,idor NOISE=moderate FORMAT=h1"
主要なフラグには FOCUS、EXCLUDE、CREDS、TOKEN、NOISE、SEVERITY、FORMAT などがあり、すべてAIによって自然に解釈されます。
注記: フラグの完全なリファレンス、アセットタイプ、EXCLUDE/FOCUSの自由形式構文、高度なマルチターゲットスコープ設定については、完全ドキュメント — スコープ定義を参照してください。
DarkMoonには、マルチステージビルドでコンパイル・最適化された50以上のセキュリティツールを含む専用Dockerイメージが同梱されています:
すべてのツールに直接アクセスできます — パス設定は不要です。
注記: インストール詳細付きの完全なツール一覧と、新しいツールの追加方法については、完全ドキュメント — ツールボックスを参照してください。
DarkMoonの完全ドキュメントは、プラットフォームの運用に必要なすべてをカバーしています。最も重要なセクションへのクイックリファレンスは次のとおりです:
DarkMoonは、以下の用途向けに設計された多用途のセキュリティテストプラットフォームです:
# Web application pentest
./darkmoon.sh "TARGET: http://172.19.0.3:3000"
# Active Directory assessment
./darkmoon.sh "TARGET: 192.168.1.10"
# Bug bounty with specific focus
./darkmoon.sh "TARGET: https://app.example.com PROGRAM=\"Example BB\" FOCUS=sqli,rce,ssrf EXCLUDE=H1 FORMAT=h1"
注記: DVGA、Juice Shop、ヘッドレスブラウザシナリオを含むプロンプト例の詳細については、完全ドキュメント — プロンプト例を参照してください。
DarkMoonはオープンソースであり、コントリビューションを歓迎します。新しいエージェントの追加、ツールの統合、ワークフローの作成、ドキュメントの改善など、ガイドラインについてはCONTRIBUTING.mdを参照してください。
このプロジェクトはGNU General Public License v3.0の下でライセンスされています。詳細についてはLICENSEを参照してください。
グローバルなセキュリティコミュニティのために💚を込めてASC-ITが開発
🔒 オープンソース · 🤖 AI駆動 · 🇫🇷 フランス製
| 検出されたテクノロジー | 起動されるエージェント |
|---|
| WordPress, Drupal, Joomla, Magento, PrestaShop, Moodle | CMS固有エージェント |
| PHP, Node.js, Flask, ASP.NET, Spring Boot, Ruby on Rails | スタック固有エージェント |
| GraphQL | GraphQLエージェント |
| Active Directory | ADエージェント |
| Kubernetes | Kubernetesエージェント |
| ヘッドレスブラウザが必要 | ヘッドレスブラウザエージェント |
| カテゴリ | ツール(例) |
|---|
| ポートスキャン | Naabu, Masscan |
| Webスキャン | Nuclei, ffuf, dirb, sqlmap, Arjun, wafw00f |
| リコン & クローリング | Subfinder, Katana, Waybackurls, httpx |
| CMS | WPScan, CMSeeK, WhatWeb |
| Active Directory | NetExec, BloodHound, Impacket (30以上のスクリプト) |
| Kubernetes | kubectl, Kubescape, Kubeletctl |
| ネットワーク | Hydra, curl, dig, SNMPツール |
| ブラウザ | Lightpanda (ヘッドレス) |
| トピック | 内容 | リンク |
|---|
| GPU & ドライバ設定 | Docker、WSL、ネイティブLinux向けのNVIDIAトラブルシューティング | GPUガイド |
| 環境変数 | LLMプロバイダー設定、APIキー、モデル選択 | 環境設定 |
| 起動 & ビルド | install.shの動作、docker compose build、スタック管理 | ビルド & 起動 |
| スコープ & フラグ | TARGET構文、バグバウンティモード、FOCUS/EXCLUDE、認証情報 | スコープ定義 |
| アセスメントワークフロー | ステップバイステップ:ディスカバリ、フィンガープリンティング、エージェント、レポート | アセスメントエンジン |
| リアルタイムセッションログ | MCPサーバーが実行するコマンドをライブ監視 | セッションログ |
| AIエージェント | エージェントの構造、ライフサイクル、作成・変更方法 | AIエージェント |
| アーキテクチャ | デプロイ図、セキュリティ境界、実行フロー | アーキテクチャ |
| ツールボックス | 完全なツール一覧、ツールの追加、Dockerイメージの内部構造 | ツールボックス |
| MCPワークフロー | ワークフロー構造、カスタムワークフローの作成、ベストプラクティス | MCPワークフロー |
| 利用可能なツール一覧 | パスとソース付きの50以上のツールの完全な表 | ツール一覧 |
| トレーニングラボ | DarkMoonのトレーニングに推奨される脆弱性ラボ | ペンテスターラボ |