mazen160/shenninaAI를 활용한 호스트 익스플로잇 자동화
Shennina는 자동화된 호스트 익스플로잇 프레임워크입니다. 이 프로젝트의 임무는 인공지능을 사용하여 스캐닝, 취약점 스캐닝/분석 및 익스플로잇을 완전히 자동화하는 것입니다. Shennina는 공격 수행을 위해 Metasploit 및 Nmap과 통합되어 있으며, 손상된 시스템에서 데이터를 자동으로 유출하기 위해 사내 Command-and-Control 서버와도 통합되어 있습니다.
이 프로젝트는 Mazin Ahmed와 Khalid Farah가 HITB CyberWeek 2019 AI challenge 내에서 개발했습니다. 이 프로젝트는 Isao Takaesu의 DeepExploit 개념을 기반으로 개발되었습니다.
Shennina는 입력된 대상 집합을 스캔하여 사용 가능한 네트워크 서비스를 찾고, AI 엔진을 사용하여 공격에 권장되는 익스플로잇을 식별한 후 대상을 테스트하고 공격합니다. 공격이 성공하면 Shennina는 후속 익스플로잇 단계를 진행합니다.
AI 엔진은 처음에 실제 대상을 대상으로 훈련되어 원격 서비스에 대한 신뢰할 수 있는 익스플로잇을 학습합니다.
Shennina는 또한 권장 익스플로잇을 식별하기 위한 "휴리스틱" 모드를 지원합니다.
문서는 프로젝트 내 Docs 디렉토리에서 찾을 수 있습니다.
이 문제는 "AI"를 사용하지 않고 해시 트리로 해결되어야 하지만, HITB Cyber Week AI Challenge에서는 프로젝트가 AI를 통해 해결 방법을 찾도록 요구했습니다.
이 프로젝트는 보안 실험입니다.
이 프로젝트는 교육 및 윤리적 테스트 목적으로만 제작되었습니다. 사전 상호 동의 없이 대상을 공격하기 위해 Shennina를 사용하는 것은 불법입니다. 모든 해당 지역, 주 및 연방 법률을 준수할 책임은 최종 사용자에게 있습니다. 개발자는 이 프로그램으로 인한 오용이나 손해에 대해 책임을 지지 않습니다.
