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해킹, 침투 테스트 및 사이버 보안 도구를 당신의 보안 무기고에!

Kitploit은 해킹, 사이버 보안 및 침투 테스트 도구 디렉토리입니다. 최신 프로젝트 업데이트를 발견하여 취약점을 찾고, 시스템을 분석하고, 테스트를 자동화하고, 보안을 강화하세요.

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mastyf.ai — 오픈 소스 AI 보안 플랫폼으로, 스웜 분석, 정책 시행, 적대적 테스트, 실시간 위협 탐지를 통해 LLM 및 AI 에이전트에 대한 경계 방어를 제공합니다. | Kitploit
도구/GitHubGitHub/mastyf-ai/mastyf.ai
Defensive ToolsVulnerability ScannersPenetration TestingThreat IntelligenceLearning & EducationAI SecurityAdversarial Attack
GitHubmastyf-ai/mastyf.ai

mastyf.ai

오픈 소스 AI 보안 플랫폼으로, 스웜 분석, 정책 시행, 적대적 테스트, 실시간 위협 탐지를 통해 LLM 및 AI 에이전트에 대한 경계 방어를 제공합니다.

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1742일 전아직 검토되지 않음

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mastyf.ai 로고

mastyf.ai

AI를 위한 경계 보안.

런타임 시행, 정책 제어, 모든 AI 작업에 대한 완전한 감사 추적.

웹사이트 · 빠른 시작 · 정책 · 대시보드 · GitHub

License CI Version TypeScript npm


문제

AI 에이전트는 여러분의 파일을 읽고, 코드를 푸시하고, 데이터베이스를 쿼리하고, 셸 명령어를 실행하며, 외부 API를 호출할 수 있습니다. 이런 작업을 자율적이고 기계 속도로 수행합니다.

기존 보안 제어는 이를 위해 설계되지 않았습니다.

Mastyf.ai는 AI를 위한 경계 보안 계층 역할을 합니다. 모든 도구 호출을 가로채고, 다중 에이전트 스웜 분석을 통해 보안 정책에 따라 평가하며, 악의적이거나 승인되지 않은 작업이 실행되기 전에 차단합니다.

모든 결정은 시행되고, 기록되며, 감사 가능합니다.


차단하는 위협


빠른 시작

소스에서 빌드

리포지토리를 클론하고 설정 스크립트를 실행하세요.

요구 사항:

  • Git
  • Linux (설정 스크립트가 필요한 경우 Nix를 자동으로 설치합니다)
root@kitploit:~
git clone https://github.com/mastyf-ai/mastyf.ai.git
cd mastyf.ai
chmod +x setup.sh
./setup.sh

설정 스크립트는 자동으로 다음을 수행합니다:

  • Nix 설치 (필요한 경우)
  • Nix flakes 활성화
  • 개발 환경 생성
  • 모든 프로젝트 의존성 설치
  • 네이티브 패키지 재빌드
  • 전체 프로젝트 빌드
  • 편리한 mastyf 셸 별칭 추가

설치가 완료되면 프록시와 대시보드를 시작하세요:

root@kitploit:~
node dist/cli.js start

또는 새 터미널을 연 후 별칭을 사용하세요:

root@kitploit:~
mastyf

대시보드는 다음 주소에서 이용 가능합니다:

  • 대시보드: http://localhost:4000

설치 테스트

대시보드가 실행 중이면 HTTP 브리지를 확인하세요:

root@kitploit:~
curl -X POST http://localhost:4000/mcp -H "Content-Type: application/json" -d '{"jsonrpc":"2.0","id":"1","method":"tools/list","params":{}}'

대시보드

AI가 수행하는 모든 작업에 대한 완전한 가시성.

20260628-1234-42 0110563
섹션확인할 수 있는 내용
보호차단율, 상위 트리거된 규칙, 실시간 위협 피드
활동전체 인수, 허용/차단 상태, 타임스탬프가 포함된 모든 도구 호출
정책YAML 핫 리로드를 지원하는 실시간 규칙 편집기

대시보드 인증을 활성화하지 않고 포트 4000을 공개적으로 노출하지 마십시오. 기본 로컬 개발 구성은 DASHBOARD_AUTH_DISABLED=true로 설정되어 있습니다.


시행 방식

모든 도구 호출은 인프라에 도달하기 전에 세 가지 계층을 통과합니다.

계층 1 - 패턴 탐지 인젝션, 위험한 경로, 유출된 비밀, 셸 명령 및 인코딩 트릭을 위한 정규식 기반 스캐닝. 외부 의존성 없이 마이크로초 단위로 실행됩니다.

계층 2 - 스키마 검증 형식이 잘못된 페이로드, 과도하게 큰 인수, JSON-RPC 위반을 정책 평가 전에 거부합니다.

계층 3 - 의미 검토 선택 사항인 로컬 LLM(Ollama) 또는 클라우드 모델이 패턴 검사를 통과한 경계 호출을 평가합니다. 모델이 구성되지 않은 경우 휴리스틱으로 폴백합니다.

실패한 모든 것은 차단됩니다. 도구는 실행되지 않습니다. 모든 것이 기록됩니다.

이미지

정책

여러분의 규칙은 default-policy.yaml에 있습니다. 여러분의 소유입니다. mastyf.ai가 이를 시행합니다.

root@kitploit:~
policy:
  mode: block
  default_action: pass
  unicode_strict: true
  rules:
    - name: block-sensitive-paths
      action: block
      argPatterns:
        - field: path
          patterns: ['^/etc/', '/\.ssh', '/\.aws/credentials']

    - name: rate-limit-tool-calls
      action: block
      maxCallsPerMinute: 120

    - name: block-shell-injection
      action: block
      patterns: ['rm\s+-rf', 'curl\s', 'wget\s', '`[^`]+`']

세 가지 시행 모드로 안전하게 롤아웃하세요:

모드동작사용 시기
audit모든 것을 기록하고, 차단하지 않음첫 주, AI가 수행하는 작업을 이해할 때

HIPAA, PCI-DSS, GxP 및 데이터 레지던시를 위한 사전 구축 템플릿은 policy-templates/에 있습니다.

이미지

아키텍처

mastyf.ai는 두 개의 조정된 스웜을 실행합니다. CI 스웜은 코드가 배포되기 전에 정책을 공격합니다. 런타임 스웜은 프로덕션에서 모든 실시간 도구 호출을 시행하고 학습합니다. 네 개의 피드백 루프가 이들을 연결하여 시스템이 시간이 지남에 따라 우회하기 어려워지도록 합니다.

root@kitploit:~
flowchart TB

  AI["🤖 AI 클라이언트\nCursor · Claude Desktop · Cline"]

  subgraph CI["🔵 CI 스웜 (PR + 야간)"]
    direction LR
    Scout["🔍 정찰 에이전트\nSAST, 의존성, 설정 스캔"]
    Corpus["📋 코퍼스 에이전트\n228개 픽스처 평가"]
    Evasion["⚡ 회피 에이전트\n120+ 프로브 + 새로운 것 생성"]
    Parity["🔄 패리티 에이전트\nNode vs Python"]
    ProxyA["🖥️ 프록시 에이전트\n라이브 stdio MCP 테스트"]
    Report["📊 보고 에이전트\nsecurity-swarm/latest.json"]
    Scout --> Corpus --> Evasion --> Parity --> ProxyA --> Report
  end

  subgraph Runtime["🟢 런타임 스웜 (프로덕션 프록시)"]
    direction LR
    BG["🛡️ BlockGuard\n동기 정책"]
    IL["📈 InstantLearner\n블록별 통계 + 제안"]
    SA["🧠 SemanticAuditor\n비동기 LLM, 선택 사항"]
    PS["🔗 PatternSynthesizer\n배치 제안"]
    Cal["⚙️ 조정기\n레이블 + 임계값"]
    BG --> IL --> PS --> Cal
    BG --> SA --> PS
  end

  Tools["🗄️ MCP 도구\n파일시스템 · GitHub · 데이터베이스 · API"]

  AI -->|"모든 도구 호출"| BG
  BG -->|"✅ 허용"| Tools
  Report -->|"🔁 루프 A: 우회 사항을 코퍼스로"| Corpus
  Cal -->|"🔁 루프 B: 차단 사항을 규칙으로"| BG
  Cal -->|"🔁 루프 C: 레이블을 LLM으로"| SA
  Report -->|"🔁 루프 D: CI 지표 주간"| Cal

  style CI fill:#EFF6FF,stroke:#3B82F6,stroke-width:2px,color:#1E3A5F
  style Runtime fill:#F0FDF4,stroke:#22C55E,stroke-width:2px,color:#14532D
  style Scout fill:#DBEAFE,stroke:#3B82F6,color:#1E40AF
  style Corpus fill:#DBEAFE,stroke:#3B82F6,color:#1E40AF
  style Evasion fill:#DBEAFE,stroke:#3B82F6,color:#1E40AF
  style Parity fill:#DBEAFE,stroke:#3B82F6,color:#1E40AF
  style ProxyA fill:#DBEAFE,stroke:#3B82F6,color:#1E40AF
  style Report fill:#DBEAFE,stroke:#3B82F6,color:#1E40AF
  style BG fill:#BBF7D0,stroke:#16A34A,color:#14532D
  style IL fill:#BBF7D0,stroke:#16A34A,color:#14532D
  style SA fill:#BBF7D0,stroke:#16A34A,color:#14532D
  style PS fill:#BBF7D0,stroke:#16A34A,color:#14532D
  style Cal fill:#BBF7D0,stroke:#16A34A,color:#14532D
  style AI fill:#FEF3C7,stroke:#F59E0B,stroke-width:2px,color:#78350F
  style Tools fill:#FEF3C7,stroke:#F59E0B,stroke-width:2px,color:#78350F

표준 게이트: 228/228 코퍼스, 0 우회, 100% 패리티

CI 스웜

모든 PR과 야간에 실행됩니다. 6개의 에이전트가 순차적으로 작동하며, 각 에이전트는 이전 에이전트가 발견한 내용을 강화합니다.

런타임 스웜

프로덕션 프록시 내부에서 모든 도구 호출 시 실행됩니다.

구성 요소수행 작업
BlockGuard모든 호출에서 활성 정책을 동기적으로 시행합니다. 실패 시 폐쇄됩니다.
InstantLearner

피드백 루프

프록시는 stdio, HTTP, SSE, 스트리밍 HTTP, WebSocket의 5가지 전송을 지원합니다.

Redis, Postgres, Kubernetes를 사용하는 엔터프라이즈 배포는 docs/ENTERPRISE_DEPLOYMENT.md를 참조하세요.


위협 연구소

위협 연구소는 실시간 트래픽을 모니터링하고 의심스러운 패턴을 감지할 때 로컬 LLM을 사용하여 새로운 공격 테스트 사례를 제안합니다. 자동으로 적용되지는 않습니다. 규칙이 되기 전에 대시보드에서 모든 제안을 검토하고 승인합니다.

승인된 발견 사항은 지속적인 회귀 테스트를 위해 CI 공격 코퍼스로 피드백됩니다.

root@kitploit:~
ollama serve
ollama pull qwen3:8b

export OLLAMA_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434
export MASTYF_AI_LLM_PROVIDER=ollama
export MASTYF_AI_LLM_MODEL=qwen3:8b

pnpm dashboard:proxy
이미지

MCP 패키지 신뢰 점수

npm에서 MCP 서버를 설치하기 전에 https://www.mastyf.ai/certified에서 신뢰 점수를 확인하세요. 점수는 CVE 노출, 타입스쿼트 위험, 유지 관리자 신호, 알려진 공격 패턴을 다룹니다. 무료이며, 계정이 필요하지 않습니다.


일반 명령어


문제 해결


더 알아보기

  • 엔터프라이즈 배포 (Redis, Postgres, Helm)
  • 방어 파이프라인 심층 분석
  • 보안 스웜 및 CI 레드 팀
  • 실제 MCP 통합 예제
  • 핵심 탐지 엔진
도구 다운로드
위협실제 모습
프롬프트 인젝션에이전트 동작을 가로채기 위해 도구 인수에 포함된 악의적인 명령
경로 탐색/etc/passwd, .ssh/id_rsa, .aws/credentials에 접근 시도
비밀 유출도구 인수를 통해 누출되는 API 키와 토큰
셸 인젝션리버스 셸, rm -rf, 인코딩된 PowerShell 명령
데이터 유출대량 SQL 덤프, git push, aws s3 cp, 승인되지 않은 파일 전송
SSRF메타데이터 엔드포인트, localhost, 사설 IP 범위 호출
인코딩 우회패턴 탐지를 우회하는 Base64 블롭과 유니코드 호모글리프
비용 남용토큰 예산을 소진하는 통제 불능 에이전트 루프
러그풀 공격세션 중간에 조용히 변경되는 도구 정의
위협 연구소AI가 제안한 공격 테스트, 적용 전 검토 및 승인
비용도구 호출별로 분류된 토큰 사용량 및 비용 예상
warn
기록하고 플래그를 지정하며, 여전히 전달
시행 전 조정 단계
block실행 전에 위반을 중지프로덕션
에이전트수행 작업
정찰SAST 스캔, 의존성 감사, 설정 검토
코퍼스현재 정책에 대해 228개의 모든 공격 픽스처 평가
회피120개 이상의 우회 프로브를 실행하고 LLM을 사용하여 새로운 프로브 생성
패리티Node와 Python 구현이 동일한 결정을 내리는지 확인
프록시실행 중인 프록시 인스턴스에 대한 라이브 stdio MCP 세션 테스트
보고전체 결과와 지표와 함께 security-swarm/latest.json 작성
블록별 통계를 추적하고 실시간으로 규칙 제안을 표시합니다.
SemanticAuditor패턴 검사를 통과했지만 의심스러워 보이는 호출에 대한 선택적 비동기 LLM 검토
PatternSynthesizerInstantLearner와 SemanticAuditor의 제안을 후보 규칙으로 일괄 처리
조정기후보에 레이블을 지정하고, 임계값을 조정하며, 승인된 규칙을 다시 BlockGuard로 승격
루프신호효과
ACI 우회 발견코퍼스에 추가, CI가 영구적으로 보호
B런타임 차단 패턴새 규칙으로 합성, BlockGuard로 승격
C조정기 레이블SemanticAuditor 임계값 미세 조정에 사용
DCI 지표 (주간)런타임 설정 업데이트 — CI와 프로덕션 동기화 유지
명령어수행 작업
node dist/cli.js start프록시와 대시보드를 포트 4000에서 시작
node dist/cli.js onboardMCP 설정을 래핑하여 프록시를 통해 라우팅
node dist/cli.js doctorDB, 정책, 환경 상태 점검
node dist/cli.js scan --allMCP 설정에서 CVE 및 인젝션 위험 스캔
pnpm test전체 테스트 스위트 실행
pnpm security-swarm:fast빠른 보안 회귀 테스트, 5~15분 소요
pnpm security-swarm:analyze전체 적대적 분석
문제해결 방법
대시보드에 데이터가 표시되지 않음프록시와 대시보드가 동일한 MASTYF_AI_DB_PATH를 공유해야 합니다. 기본값은 ~/.mastyf-ai/history.db입니다.
dist/cli.js가 없음pnpm build 실행
AI가 여전히 도구에 직접 접근함node dist/cli.js onboard --apply 실행
시작 시 Ollama 경고ollama serve를 실행하거나 환경에서 MASTYF_AI_LLM_PROVIDER를 제거하세요.
npm install 실패npm 게시가 아직 활성화되지 않았습니다. git clone과 pnpm install을 사용하세요.