purpleailab/decepticon레드팀을 위한 자율 해킹 에이전트
"또 AI 해킹 툴이야? nmap 돌리고 리포트 쓰는 거 아니야?"
Docker 설치 없이 — 브라우저에서 바로 자율 레드팀 엔게이지먼트를 실행하세요.
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)
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.
AI 기반 위협 환경에 맞선 공격형 백신을 지향하고 있습니다. 자율 레드팀이 더 강한 방어로 이어진다고 믿으신다면 후원으로 함께해 주세요.
| 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 %) |
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.
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.
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.
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).
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
