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Dark-Moon — Motor autônomo de pentest com IA, segurança ofensiva contínua em web, nuvem, AD e Kubernetes. Raciocínio agêntico + execução real de exploits geram vulnerabilidades baseadas em provas. Gateway de privacidade: o LLM nunca vê seus IPs, hosts, credenciais ou caminhos reais (placeholders determinísticos reidratados localmente), nada sai do seu perímetro. | Kitploit
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Sobre

Motor autônomo de pentest com IA, segurança ofensiva contínua em web, nuvem, AD e Kubernetes. Raciocínio agêntico + execução real de exploits geram vulnerabilidades baseadas em provas. Gateway de privacidade: o LLM nunca vê seus IPs, hosts, credenciais ou caminhos reais (placeholders determinísticos reidratados localmente), nada sai do seu perímetro.

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DarkMoon Logo

A Plataforma Autônoma de Teste de Penetração com Inteligência Artificial de Código Aberto

O único pentester autônomo de IA onde o modelo nunca vê seus IPs reais, nomes de host ou credenciais.

License: GPL v3 GitHub stars

Como apresentado em Help Net Security · Cyber Security News · SecurityBrief · LinuxLinks · IT Brief · ChannelLife

Documentação Completa · Contribuição · Licença


O que é o DarkMoon?

O DarkMoon é uma ferramenta automatizada de teste de penetração que orquestra avaliações de segurança completas usando agentes de inteligência artificial de segurança. Construído como uma ferramenta de cibersegurança de código aberto, permite que organizações executem avaliações de vulnerabilidade de nível profissional sem intervenção manual.

Em vez de substituir o pentester, o DarkMoon atua como um sistema autônomo de teste de segurança — ele raciocina, planeja e coordena agentes especializados que executam operações reais de segurança ofensiva através de uma camada de execução controlada.

Veja o DarkMoon em ação — Demonstração completa de teste de penetração autônomo


Por que o DarkMoon?

O teste de penetração tradicional é:

  • ⏱️ Demorado — testes manuais levam semanas
  • 💰 Caro — consultores especializados custam milhares por dia
  • 🔄 Inconsistente — resultados variam conforme a experiência do testador
  • 📊 Difícil de escalar — limitado por recursos humanos

O DarkMoon resolve isso com teste de penetração com IA:

  • 🤖 Pentesting com IA — agentes autônomos conduzem avaliações completas de segurança do início ao fim
  • 🛡️ Segurança desde a concepção — a IA nunca executa ferramentas diretamente; todas as ações passam por uma interface MCP controlada
  • 🕶️ Portal de privacidade (tokenização local reversível) — a IA nunca vê seus valores sensíveis reais. IPs, nomes de host, domínios, URLs, e-mails, credenciais e caminhos internos são substituídos por placeholders determinísticos (IP_PRIVATE_001, …); os valores reais são injetados localmente, imediatamente antes de uma ferramenta ser executada, e mascarados de volta de cada resultado. Nenhum dado sensível jamais sai do seu perímetro para o provedor de LLM — use o poder do Claude sob estritas restrições de soberania de dados. Tentativas de exfiltração são bloqueadas.
  • ♾️ Automação de pentesting para CI/CD — execute testes automatizados de segurança pós-build para capturar vulnerabilidades críticas antes da produção
  • 🔧 Mais de 50 ferramentas integradas — um conjunto abrangente de ferramentas de teste de penetração (Nuclei, NetExec, BloodHound, sqlmap, Naabu, httpx, ffuf, e mais)
  • 📈 Metodologia multiagente adaptativa — agentes especializados para Web, Active Directory, Kubernetes, Rede, CMS, e mais
  • 📝 Automação de relatórios de vulnerabilidade — relatórios estruturados baseados em evidências gerados automaticamente

Perfeito para equipes de segurança, engenheiros DevSecOps, profissionais de hacking ético e organizações de todos os tamanhos.


Início Rápido

Pré-requisitos

  • Docker e Docker Compose
  • Uma chave de API de LLM (OpenRouter, Anthropic, OpenAI ou modelos locais)

Nota: Configuração de GPU, solução de problemas do driver NVIDIA e configuração avançada do ambiente são abordados na Documentação Completa — Solução de Problemas de GPU.

Instalação

1. Clone o repositório

root@kitploit:~
git clone https://github.com/ASCIT31/Dark-Moon.git
cd Dark-Moon

2. Configure seu provedor de LLM

O install.sh gerencia a configuração do provedor de forma interativa — não precisa editar o docker-compose.yml:

root@kitploit:~
./install.sh           # ignora o formulário se .opencode.env já estiver configurado
./install.sh --init    # força reconfiguração (modelo em nuvem ou local)
./install.sh --help    # mostra o uso

Suporta provedores em nuvem (Anthropic, OpenAI, OpenRouter…) e modelos locais (Ollama, llama.cpp).

Nota: Para detalhes completos sobre variáveis de ambiente e configuração de modelos locais, veja a Documentação Completa — Variáveis de Ambiente.

3. Construa e inicie

root@kitploit:~
./install.sh  # Instalação limpa com reinicialização completa da stack

4. Execute sua primeira avaliação

root@kitploit:~
./darkmoon.sh "TARGET: example.com"

5. Monitore em tempo real

root@kitploit:~
./darkmoon.sh --log <session_id>

Nota: Os logs de sessão em tempo real exibem cada comando executado pelo servidor MCP. Veja Documentação Completa — Logs de Sessão para detalhes.


Como Funciona

O DarkMoon opera como um orquestrador estratégico de agentes de segurança de IA alinhado com as metodologias ISO 27001, NIST SP 800-115 e MITRE ATT&CK.

Quando você fornece um alvo, a plataforma automaticamente:

  1. 🔍 Descobre o ambiente alvo (portas, serviços, protocolos)
  2. 🧠 Identifica a pilha tecnológica (frameworks, CMS, APIs)
  3. 🎯 Modela a superfície de ataque
  4. 🚀 Implanta subagentes especializados com base nas tecnologias detectadas
  5. 🔬 Executa um loop inteligente de varredura de vulnerabilidades com adaptação reativa
  6. ✅ Valida descobertas com evidências (requisições, payloads, respostas)
  7. 📝 Gera um relatório de auditoria estruturado

Orquestração de Subagentes

O DarkMoon seleciona e despacha dinamicamente agentes especializados dependendo das tecnologias descobertas:

Múltiplos agentes podem ser executados em paralelo em arquiteturas híbridas.

Nota: Para a lista completa de agentes, sua estrutura, ciclo de vida e como criar agentes personalizados, veja Documentação Completa — Agentes de IA.

Visão Geral da Arquitetura

root@kitploit:~
Usuário ──> DarkmoonCLI ──> OpenCode (Cérebro de IA) ──> MCP (Guardião de Segurança) ──> Docker Toolbox (Ferramentas Reais)
root@kitploit:~
sequenceDiagram
  participant U as User
  participant O as OpenCode
  participant A as AI Agent
  participant M as MCP Darkmoon
  participant T as Docker Toolbox

  U->>O: User prompt
  O->>A: Delegate task
  A->>M: MCP function call
  M->>T: Execute real tool
  T-->>M: Results
  M-->>A: Structured output
  A-->>O: Next decision
  O-->>U: Summary / result

A IA raciocina e planeja. O MCP controla o que pode ser executado. O Toolbox executa ferramentas isoladas dentro do Docker. A IA nunca toca diretamente no sistema — isso é segurança desde a concepção.

Nota: Para a análise completa da arquitetura (diagramas de implantação, fluxos de rede, limites de segurança), veja Documentação Completa — Arquitetura.


Definição de Escopo

O DarkMoon suporta definição flexível de escopo diretamente da linha de comando.

Pentest rápido (configuração zero):

root@kitploit:~
./darkmoon.sh "TARGET: http://172.19.0.3:3000"

Modo bug bounty (flags ativam automaticamente):

root@kitploit:~
./darkmoon.sh "TARGET: http://172.19.0.3:3000 PROGRAM=\"Juice Shop\" FOCUS=sqli,xss,idor NOISE=moderate FORMAT=h1"

As principais flags incluem FOCUS, EXCLUDE, CREDS, TOKEN, NOISE, SEVERITY, FORMAT e mais — todas interpretadas naturalmente pela IA.

Nota: Para a referência completa de flags, tipos de ativos, sintaxe livre de EXCLUDE/FOCUS e escopo avançado com múltiplos alvos, veja Documentação Completa — Definição de Escopo.


Toolbox Integrado

O DarkMoon vem com uma imagem Docker construída especificamente contendo mais de 50 ferramentas de segurança compiladas e otimizadas em uma construção multiestágio:

Todas as ferramentas são diretamente acessíveis — nenhuma configuração de caminho necessária.

Nota: Para a lista completa de ferramentas com detalhes de instalação e como adicionar novas ferramentas, veja Documentação Completa — Toolbox.


📖 Guia de Documentação

A Documentação Completa do DarkMoon cobre tudo que você precisa para operar a plataforma. Aqui está uma referência rápida das seções mais importantes:


Casos de Uso

O DarkMoon é projetado como uma plataforma versátil de teste de segurança para:

  • 🔒 Equipes de segurança — execute testes de penetração automatizados contínuos em sua infraestrutura
  • ⚙️ Pipelines DevSecOps — integre pesquisa de segurança orientada por IA em fluxos de trabalho CI/CD
  • 🎯 Caçadores de bug bounty — acelere o hacking ético com análise autônoma de alvos
  • 🔬 Pesquisadores de segurança — explore superfícies de ataque com uma plataforma de cibersegurança com IA que se adapta em tempo real
  • 🎓 Treinamento e educação — aprenda segurança ofensiva com avaliações guiadas e reproduzíveis

Exemplos de Prompts

root@kitploit:~
# Pentest de aplicação web
./darkmoon.sh "TARGET: http://172.19.0.3:3000"

# Avaliação de Active Directory
./darkmoon.sh "TARGET: 192.168.1.10"

# Bug bounty com foco específico
./darkmoon.sh "TARGET: https://app.example.com PROGRAM=\"Example BB\" FOCUS=sqli,rce,ssrf EXCLUDE=H1 FORMAT=h1"

Nota: Para mais exemplos de prompts incluindo cenários com DVGA, Juice Shop e navegador headless, veja Documentação Completa — Exemplos de Prompts.


Contribuindo

O DarkMoon é de código aberto e aceita contribuições. Se você deseja adicionar novos agentes, integrar ferramentas, criar workflows ou melhorar a documentação — veja CONTRIBUTING.md para diretrizes.


Licença

Este projeto está licenciado sob a GNU General Public License v3.0. Veja LICENSE para detalhes.


Construído pela ASC-IT com 💚 para a comunidade global de segurança

🔒 Código Aberto · 🤖 Impulsionado por IA · 🇫🇷 Feito na França

⭐ Marque-nos com estrela no GitHub · 📖 Documentação Completa · ▶️ Assista à Demonstração

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Tecnologia DetectadaAgente Acionado
WordPress, Drupal, Joomla, Magento, PrestaShop, MoodleAgente específico de CMS
PHP, Node.js, Flask, ASP.NET, Spring Boot, Ruby on RailsAgente específico de stack
GraphQLAgente GraphQL
Active DirectoryAgente AD
KubernetesAgente Kubernetes
Navegador headless necessárioAgente de navegador headless
CategoriaFerramentas (exemplos)
Varredura de portasNaabu, Masscan
Varredura webNuclei, ffuf, dirb, sqlmap, Arjun, wafw00f
Reconhecimento e rastreamentoSubfinder, Katana, Waybackurls, httpx
CMSWPScan, CMSeeK, WhatWeb
Active DirectoryNetExec, BloodHound, Impacket (30+ scripts)
Kuberneteskubectl, Kubescape, Kubeletctl
RedeHydra, curl, dig, ferramentas SNMP
NavegadorLightpanda (headless)
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Escopo e FlagsSintaxe TARGET, modo bug bounty, FOCUS/EXCLUDE, credenciaisDefinição de Escopo
Fluxo de Trabalho de AvaliaçãoPasso a passo: descoberta, identificação, agentes, relatóriosMecanismo de Avaliação
Logs de Sessão em Tempo RealMonitore comandos executados pelo servidor MCP ao vivoLogs de Sessão
Agentes de IAEstrutura do agente, ciclo de vida, como criar ou modificar agentesAgentes de IA
ArquiteturaDiagramas de implantação, limites de segurança, fluxo de execuçãoArquitetura
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