laugiov/scambuster防御的エンゲージメント＆脅威インテリジェンス研究ラボ。制御されたポリシー駆動型AIエンゲージメントにより、受信した詐欺メールを実用的なIOC（侵害指標）に変換します。適応型戦略選択を備えたマルチエージェントLLMアーキテクチャ。
自動化されたスキャムベイティング・ハニーポット＆脅威インテリジェンス・プラットフォーム
ほとんどのセキュリティプログラムはブロックして終わりです。メールは消え、攻撃者のインフラと資金の流れは観測されないままになります。ScamBuster は代わりに相手と対話します。受信専用かつポリシーに従って運用され、そのやり取りを IOC、アクターのプロファイル、タグ付けされた戦術へと変換します（理由）。
ScamBuster は Black Hat USA 2026 の Human Factor トラックで発表されました。
ホスト版デモ -- demo.scambuster.ai、ログイン [email protected] / Un1que$trongPassword2024。
ローカルデモ -- make demo-up を実行し、http://localhost:3002 を開きます。API キー、アカウント、メールボックスは不要です（ガイド）。
| エージェント | 役割 |
|---|---|
| ScamClassifier | 詐欺を分類し（13 種類）、言語を検出 |
| IocExtractor | コンテキスト付きで 36 種類の IOC を抽出 |
| Generator | ペルソナに基づく返信を生成 |
| Validator | 安全性と品質のゲート（PolicyGuard + LLM） |
| ConversationDirector | スレッドを読み取り、各ターンを誘導 |
| Orchestrator | パイプラインを実行し、コストとトレースを追跡 |
| InjectionDetector | 2 層のプロンプトインジェクション分析 |
| TtpExtractor | 詐欺師の戦術をタグ付け、クローズドなタクソノミー |
ペルソナの選択は適応的です。イプシロン貪欲法と UCB1 により、詐欺の種類ごとに最も成果を上げるペルソナを学習します。
設計上マルチリンガルです。検出ルールとペルソナのプロンプトには意図的に英語以外のコンテンツが含まれており、詐欺師に相手の言語で応答します（詳細）。
ベンダーごとのコネクタではなく、標準規格に準拠しています。OpenCTI に対してエンドツーエンドで検証済みです（どこに何が格納されるか）。残りの 3 つも同じ標準規格に従っていますが、実環境でのテストは未実施です。
各会話は脅威アクターを生成します:
{
"type": "threat-actor",
"name": "ScamBuster Actor - INVESTMENT #02114290",
"sophistication": "minimal",
"goals": ["financial-theft"],
"primary_motivation": "personal-gain",
"threat_actor_types": ["criminal"],
"description": "Criminal actor operating investment scam."
}
アクターはATT&CKマッピング、すべてのIOCへのindicates関係、および心理プロファイルを保持します（プロファイリング、TTP、API）。
git clone https://github.com/laugiov/scambuster.git
cd scambuster
cp .env.dist .env # edit it first, see below
make quickstart # build, start, migrate, seed, JWT keys, n8n
実運用の前に .env に次の4項目を入力してください:
| 変数 | 設定内容 |
|---|---|
LLM_API_KEY | OpenAI キー（または LLM_PROVIDER=mock を指定し、キーは不要） |
HONEYPOT_IMAP_USER | ハニーポット用メールボックス（IMAP、詐欺メールを受信） |
HONEYPOT_IMAP_PASSWORD | アプリパスワード（アカウントのパスワードではない） |
MAILER_DSN | 返信用の SMTP、@ は %40 と記述 |
プレースホルダーのままにすると、デモモードで起動し、その旨を表示します。 クイックスタート · デモ · AI インストール · 本番環境 · アーキテクチャ · ロードマップ · すべてのドキュメント。
ScamBuster は防御的な研究ツールであり、攻撃的な武器ではありません。
責任ある利用は運用者の責任です。 運用する地域でデプロイが合法であることを確認し、受信専用を維持し、接触の開始、個人の標的化、嫌がらせ、個人情報の晒し行為に決して使用しないでください。デプロイ前に 免責事項と責任ある利用 をお読みください。
詳細: セキュリティとガードレール、SECURITY.md。
コードは MIT、ドキュメントとデータセットは CC BY-NC-SA 4.0 です。
CONTRIBUTING.md、Discussions、Issues をご覧ください。
Laurent Giovannoni -- scambuster.ai · LinkedIn · SECURITY.md。