Decepticon v1.1.40
레드팀을 위한 자율 해킹 에이전트
Decepticon — 자율 레드팀 에이전트
"또 AI 해킹 툴이야? nmap 돌리고 리포트 쓰는 거 아니야?"
☁️ 직접 설치하기 번거롭다면? Decepticon이 클라우드에서 라이브로 돌아갑니다.
Docker 설치 없이 — 브라우저에서 바로 자율 레드팀 엔게이지먼트를 실행하세요.
설치
사전 요구사항: Docker 와 Docker Compose v2.
curl -fsSL https://decepticon.red/install | bash
decepticon onboard # 대화형 설정 위자드 (프로바이더, API 키, 모델 프로필)
decepticon # 전체 실행: 터미널 CLI + 웹 대시보드 (http://localhost:3000)
라이브러리로 사용 (pip)
에이전트 위에 무언가를 만드시나요 — 제품, 연구 통합, 커스텀 오케스트레이터? SDK 를 PyPI 에서 설치하세요:
pip install decepticon # 코어 SDK
pip install "decepticon[neo4j]" # + 지식그래프 공격체인 도구
decepticon 은 클라이언트 SDK 입니다 — 에이전트 팩토리·미들웨어·도구·스킬을 담고 있고, LLM 호출과 샌드박스 실행은 런타임 서비스로 HTTP 라우팅합니다 (DECEPTICON_LLM__PROXY_URL, SANDBOX_URL). 에이전트를 실제로 돌리려면 그 서비스들이 필요합니다 — 위 Docker 스택을 쓰거나 URL 을 직접 가리키세요. 팩토리 오버라이드 surface, 선언적 PluginBundle 플러그인, 안전 게이트는 라이브러리로서의 Decepticon 참고.
💖 Decepticon 후원
AI 기반 위협 환경에 맞선 공격형 백신을 지향하고 있습니다. 자율 레드팀이 더 강한 방어로 이어진다고 믿으신다면 후원으로 함께해 주세요.
벤치마크
| 벤치마크 | 난이도 | 통과율 |
|---|---|---|
| XBOW validation-benchmarks | Easy (Level 1) | 45 / 45 (100 %) |
| XBOW validation-benchmarks | Medium (Level 2) | 50 / 51 (98.0 %) |
| XBOW validation-benchmarks | Hard (Level 3) | 7 / 8 (87.5 %) |
| XBOW validation-benchmarks | 모든 난이도 | 102 / 104 (98.08 %) |
- 챌린지별 전체 인덱스 · 공격 클래스 매트릭스 · LangSmith 트레이스
- 다른 AI 펜테스트 에이전트와 비교 (Strix · PentestGPT · MAPTA · Cyber-AutoAgent · XBOW 상용 등)
Decepticon이란?
AI + 해킹 도구들은 대부분 nmap 돌리고 리포트 출력하는 데모입니다. Decepticon은 다릅니다.
Decepticon은 전문 자율 레드팀 에이전트입니다. 실제 공격자처럼 현실적인 공격 체인을 실행합니다 — 정찰, 초기 침투, 권한 상승, 횡이동, C2 — 스캐너가 아닌 실제 공격자의 방식으로.
더 중요한 것은: 스크립트 키디와 레드티머를 구분하는 전문성을 갖추고 있다는 점입니다. 첫 번째 패킷이 나가기 전에 Decepticon은 완전한 인게이지먼트 패키지 — RoE, ConOps, 디컨플릭션 플랜, MITRE ATT&CK 매핑이 포함된 OPPLAN — 을 생성하고, 모든 행동은 그 규칙 안에서만 동작합니다.
왜 Decepticon인가?
체크리스트 스캔이 아닌 실제 킬체인. Decepticon은 OPPLAN을 읽고 열린 경로를 통해 목표를 추적합니다 — 피벗, 적응, 기술 체이닝.
진짜 인터랙티브 셸. 실제 공격 도구들은 인터랙티브합니다 (msfconsole, sliver-client, evil-winrm). Decepticon은 영구 tmux 세션에서 명령을 실행하고 인터랙티브 프롬프트를 자동 감지합니다 — 도구가 프롬프트를 띄우면 우회책 없이 후속 명령을 보냅니다.
하드닝된 샌드박스 격리. 모든 명령은 운영 네트워크(sandbox-net)의 Kali Linux 샌드박스에서 실행되며, 관리망(decepticon-net)과 분리되어 있습니다. LangGraph는 Docker 소켓으로 샌드박스를 제어합니다. → 아키텍처
공격이 방어를 만든다. 계획 중인 공격형 백신 루프는 발견된 취약점을 공격 → 방어 → 검증 사이클로 전환하는 방향입니다.
아키텍처
두 개의 네트워크로 분리된 설계 — 관리 서비스(LiteLLM, PostgreSQL, LangGraph, Web)는 decepticon-net, 샌드박스 / C2 서버 / 타깃은 sandbox-net. Neo4j는 양 네트워크에 듀얼-홈으로 두어 관리망의 에이전트가 샌드박스 내부에서 기록한 발견 사항을 영속화할 수 있게 합니다.
에이전트
킬체인 단계별로 구성된 16개의 전문 에이전트. 각 에이전트는 목표마다 새로운 컨텍스트 윈도우로 시작 — 누적 노이즈 없음.
오케스트레이션 · 정찰 · 초기 침투 · 사후 익스플로잇 · 취약점 연구 · 도메인 스페셜리스트 (AD, Cloud, 스마트 컨트랙트, 리버싱, Analyst).
모델 & 프로바이더
Tier 기반 자격증명-aware 폴백 체인. 사용 가능한 자격증명을 우선순위 순으로 알려주면, 모든 tier에서 primary→fallback 체인이 자동 구성됩니다.
| 프로파일 | 에이전트당 tier | 사용 케이스 |
|---|---|---|
| eco (기본) | 에이전트별 (orchestrator/exploiter/patcher/analyst=HIGH, execution=MID, recon/soundwave=LOW) | 프로덕션 |
| max | 모든 에이전트 HIGH | 고가치 타깃 |
| test | 모든 에이전트 LOW | 개발 / CI |
Tier가 매핑된 프로바이더: Anthropic, OpenAI, Google Gemini, MiniMax, DeepSeek, xAI, Mistral, OpenRouter, Nvidia NIM, Ollama (로컬). 구독 OAuth: Claude Max/Pro/Team, ChatGPT Pro/Plus/Team, Gemini Advanced, Copilot Pro, SuperGrok, Perplexity Pro.
decepticon onboard로 설정. → 모델 전체 레퍼런스 및 폴백 예시
문서
| 주제 | 문서 |
|---|---|
| 설치 및 첫 인게이지먼트 | 시작하기 |
| 셋업 / OAuth / 프로바이더 / 대시보드 전체 | 셋업 가이드 |
| 모든 CLI 커맨드와 단축키 | CLI 레퍼런스 |
모든 make 타깃 | Makefile 레퍼런스 |
| 에이전트 목록 및 미들웨어 | 에이전트 |
| 모델 프로필과 폴백 체인 | 모델 |
| 스킬 시스템과 포맷 스펙 | 스킬 |
| 웹 대시보드 기능 및 설정 | 웹 대시보드 |
| 시스템 아키텍처와 네트워크 격리 | 아키텍처 |
| Neo4j 지식 그래프 | 지식 그래프 |
| 엔드투엔드 인게이지먼트 워크플로 | 인게이지먼트 워크플로 |
| 공격형 백신 루프 | 공격형 백신 |
| Decepticon 기여하기 | 기여 가이드 |
기여하기
git clone https://github.com/PurpleAILAB/Decepticon.git
cd Decepticon
make dev # 핫 리로드로 시작
make cli # 인터랙티브 CLI 열기 (별도 터미널)
→ 기여 가이드
커뮤니티
Discord에서 질문하고, 인게이지먼트 로그를 공유하고, 기술을 토론하세요.
면책조항
시스템 소유자로부터 명시적인 서면 허가 없이 어떠한 시스템이나 네트워크에도 이 프로젝트를 사용하지 마십시오. 컴퓨터 시스템에 대한 무단 접근은 불법입니다. 귀하의 행동에 대한 책임은 전적으로 귀하에게 있습니다. 이 프로젝트의 저자와 기여자는 오용에 대한 어떠한 책임도 지지 않습니다.
라이선스
