
Dark-Moon v1.3.1
Автономный ИИ-движок для пентеста — непрерывная наступательная безопасность в вебе, облаке, AD и Kubernetes. Агентные рассуждения + реальное выполнение эксплойтов обеспечивают доказательные уязвимости. Приватный шлюз: LLM никогда не видит ваши реальные IP-адреса, хосты, учётные данные или пути (детерминированные заглушки восстанавливаются локально) — ничто не покидает ваш периметр.

Открытая автономная платформа для тестирования на проникновение на базе ИИ
Единственный автономный ИИ-пентестер, в котором модель никогда не видит ваши реальные IP-адреса, имена хостов и учётные данные.
О нас писали Help Net Security · Cyber Security News · SecurityBrief · LinuxLinks · IT Brief · ChannelLife
Что такое DarkMoon?
DarkMoon — это автоматизированный инструмент для тестирования на проникновение, который организует полные оценки безопасности с помощью агентов безопасности на основе искусственного интеллекта. Будучи открытым инструментом кибербезопасности, он позволяет организациям проводить оценку уязвимостей профессионального уровня без ручного вмешательства.
Вместо того чтобы заменять пентестера, DarkMoon действует как автономная система тестирования безопасности — она рассуждает, планирует и координирует специализированных агентов, которые выполняют реальные операции наступательной безопасности через контролируемый уровень исполнения.
Почему DarkMoon?
Традиционное тестирование на проникновение:
- ⏱️ Трудоёмкое — ручное тестирование занимает недели
- 💰 Дорогое — услуги экспертов-консультантов стоят тысячи в день
- 🔄 Несогласованное — результаты зависят от квалификации тестировщика
- 📊 Сложно масштабировать — ограничено человеческими ресурсами
DarkMoon решает эти проблемы с помощью ИИ-тестирования на проникновение:
- 🤖 Пентест на базе ИИ — автономные агенты проводят полные оценки безопасности от начала до конца
- 🛡️ Безопасность как принцип проектирования — ИИ никогда не выполняет инструменты напрямую; все действия проходят через контролируемый интерфейс MCP
- 🕶️ Приватный шлюз (обратимая локальная токенизация) — ИИ никогда не видит ваши реальные чувствительные данные. IP-адреса, имена хостов, домены, URL-адреса, электронные письма, учётные данные и внутренние пути заменяются детерминированными плейсхолдерами (
IP_PRIVATE_001, …); реальные значения подставляются локально, непосредственно перед запуском инструмента, и маскируются обратно во всех результатах. Никакие чувствительные данные никогда не покидают ваш периметр и не передаются LLM-провайдеру — используйте мощь Claude при строгих ограничениях суверенитета данных. Попытки эксфильтрации блокируются. - ♾️ Автоматизация пентеста для CI/CD — запускайте автоматизированное тестирование безопасности после сборки, чтобы выявлять критические уязвимости до выхода в продакшен
- 🔧 Более 50 интегрированных инструментов — комплексный набор инструментов для тестирования на проникновение (Nuclei, NetExec, BloodHound, sqlmap, Naabu, httpx, ffuf и другие)
- 📈 Адаптивная мультиагентная методология — специализированные агенты для Web, Active Directory, Kubernetes, сети, CMS и не только
- 📝 Автоматизация отчётности об уязвимостях — структурированные отчёты с доказательствами генерируются автоматически
Идеально подходит для команд безопасности, DevSecOps-инженеров, специалистов по этичному хакингу и организаций любого размера.
Быстрый старт
Предварительные требования
- Docker и Docker Compose
- API-ключ LLM (OpenRouter, Anthropic, OpenAI или локальные модели)
Примечание: Настройка GPU, устранение неполадок с драйверами NVIDIA и расширенная настройка окружения описаны в Полной документации — Устранение неполадок с GPU.
Установка
1. Клонируйте репозиторий
git clone https://github.com/ASCIT31/Dark-Moon.git
cd Dark-Moon
2. Настройте вашего LLM-провайдера
install.sh интерактивно обрабатывает настройку провайдера — нет необходимости редактировать docker-compose.yml:
./install.sh # skip form if .opencode.env already configured
./install.sh --init # force reconfiguration (cloud or local model)
./install.sh --help # show usage
Поддерживаются облачные провайдеры (Anthropic, OpenAI, OpenRouter…) и локальные модели (Ollama, llama.cpp).
Примечание: Подробную информацию о переменных окружения и настройке локальных моделей см. в Полной документации — Переменные окружения.
3. Сборка и запуск
./install.sh # Clean install with full stack reset
4. Запустите первую оценку
./darkmoon.sh "TARGET: example.com"
5. Наблюдайте в реальном времени
./darkmoon.sh --log <session_id>
Примечание: Журналы сеансов в реальном времени отображают каждую команду, выполняемую MCP-сервером. Подробнее см. в Полной документации — Журналы сеансов.
Как это работает
DarkMoon работает как стратегический оркестратор ИИ-агентов безопасности, согласованный с методологиями ISO 27001, NIST SP 800-115 и MITRE ATT&CK.
Когда вы указываете цель, платформа автоматически:
- 🔍 Обнаруживает целевую среду (порты, сервисы, протоколы)
- 🧠 Идентифицирует технологический стек (фреймворки, CMS, API)
- 🎯 Моделирует поверхность атаки
- 🚀 Развёртывает специализированных субагентов на основе обнаруженных технологий
- 🔬 Выполняет цикл интеллектуального сканирования уязвимостей с реактивной адаптацией
- ✅ Подтверждает находки доказательствами (запросы, пэйлоады, ответы)
- 📝 Генерирует структурированный аудиторский отчёт
Оркестрация субагентов
DarkMoon динамически выбирает и отправляет специализированных агентов в зависимости от обнаруженных технологий:
| Обнаруженная технология | Запускаемый агент |
|---|---|
| WordPress, Drupal, Joomla, Magento, PrestaShop, Moodle | Специализированный агент CMS |
| PHP, Node.js, Flask, ASP.NET, Spring Boot, Ruby on Rails | Агент для конкретного стека |
| GraphQL | GraphQL-агент |
| Active Directory | AD-агент |
| Kubernetes | Kubernetes-агент |
| Требуется headless-браузер | Агент для headless-браузера |
Несколько агентов могут выполняться параллельно в гибридных архитектурах.
Примечание: Полный список агентов, их структуру, жизненный цикл и способы создания пользовательских агентов см. в Полной документации — ИИ-агенты.
Обзор архитектуры
User ──> DarkmoonCLI ──> OpenCode (AI Brain) ──> MCP (Security Gatekeeper) ──> Docker Toolbox (Real Tools)
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
ИИ рассуждает и планирует. MCP контролирует, что может быть выполнено. Toolbox запускает изолированные инструменты внутри Docker. ИИ никогда напрямую не взаимодействует с системой — это безопасность как принцип проектирования.
Примечание: Полное описание архитектуры (диаграммы развёртывания, сетевые потоки, границы безопасности) см. в Полной документации — Архитектура.
Определение области тестирования
DarkMoon поддерживает гибкое определение области тестирования непосредственно из командной строки.
Быстрый пентест (без настройки):
./darkmoon.sh "TARGET: http://172.19.0.3:3000"
Режим bug bounty (флаги активируются автоматически):
./darkmoon.sh "TARGET: http://172.19.0.3:3000 PROGRAM=\"Juice Shop\" FOCUS=sqli,xss,idor NOISE=moderate FORMAT=h1"
Ключевые флаги включают FOCUS, EXCLUDE, CREDS, TOKEN, NOISE, SEVERITY, FORMAT и другие — все они естественным образом интерпретируются ИИ.
Примечание: Полный справочник флагов, типы активов, свободный синтаксис EXCLUDE/FOCUS и расширенное определение области для нескольких целей см. в Полной документации — Определение области тестирования.
Интегрированный набор инструментов
DarkMoon поставляется со специально созданным Docker-образом, содержащим более 50 инструментов безопасности, скомпилированных и оптимизированных в многоступенчатой сборке:
| Категория | Инструменты (примеры) |
|---|---|
| Сканирование портов | Naabu, Masscan |
| Сканирование веб-приложений | Nuclei, ffuf, dirb, sqlmap, Arjun, wafw00f |
| Разведка и краулинг | Subfinder, Katana, Waybackurls, httpx |
| CMS | WPScan, CMSeeK, WhatWeb |
| Active Directory | NetExec, BloodHound, Impacket (30+ скриптов) |
| Kubernetes | kubectl, Kubescape, Kubeletctl |
| Сеть | Hydra, curl, dig, SNMP-инструменты |
| Браузер | Lightpanda (headless) |
Все инструменты доступны напрямую — настройка путей не требуется.
Примечание: Полный список инструментов с деталями установки и инструкциями по добавлению новых инструментов см. в Полной документации — Инструментарий.
📖 Руководство по документации
Полная документация DarkMoon охватывает всё необходимое для работы с платформой. Вот краткий справочник по наиболее важным разделам:
| Тема | Что вы найдёте | Ссылка |
|---|---|---|
| Настройка GPU и драйверов | Решение проблем с NVIDIA для Docker, WSL и нативного Linux | Руководство по GPU |
| Переменные окружения | Настройка LLM-провайдера, API-ключи, выбор модели | Конфигурация окружения |
| Запуск и сборка | Поведение install.sh, docker compose build, управление стеком | Сборка и запуск |
| Область и флаги | Синтаксис TARGET, режим bug bounty, FOCUS/EXCLUDE, учётные данные | Определение области |
| Рабочий процесс оценки | Пошагово: обнаружение, идентификация, агенты, отчёты | Механизм оценки |
| Журналы сеансов в реальном времени | Мониторинг команд, выполняемых MCP-сервером, в реальном времени | Журналы сеансов |
| ИИ-агенты | Структура агентов, жизненный цикл, создание и модификация агентов | ИИ-агенты |
| Архитектура | Диаграммы развёртывания, границы безопасности, поток выполнения | Архитектура |
| Инструментарий | Полный список инструментов, добавление инструментов, внутренности Docker-образа | Инструментарий |
| MCP-рабочие процессы | Структура рабочих процессов, создание пользовательских рабочих процессов, лучшие практики | MCP-рабочие процессы |
| Список доступных инструментов | Полная таблица из 50+ инструментов с путями и источниками | Список инструментов |
| Учебные лаборатории | Рекомендуемые уязвимые лаборатории для обучения DarkMoon | Лаборатории пентестера |
Варианты использования
DarkMoon спроектирован как универсальная платформа для тестирования безопасности для:
- 🔒 Команд безопасности — запускайте непрерывное автоматизированное тестирование на проникновение по всей вашей инфраструктуре
- ⚙️ DevSecOps-пайплайнов — интегрируйте исследования безопасности на базе ИИ в рабочие процессы CI/CD
- 🎯 Охотников за bug bounty — ускоряйте этичный хакинг с помощью автономного анализа целей
- 🔬 Исследователей безопасности — исследуйте поверхности атаки с помощью ИИ-платформы кибербезопасности, которая адаптируется в реальном времени
- 🎓 Обучения и образования — изучайте наступательную безопасность с помощью направляемых воспроизводимых оценок
Примеры промптов
# Web application pentest
./darkmoon.sh "TARGET: http://172.19.0.3:3000"
# Active Directory assessment
./darkmoon.sh "TARGET: 192.168.1.10"
# Bug bounty with specific focus
./darkmoon.sh "TARGET: https://app.example.com PROGRAM=\"Example BB\" FOCUS=sqli,rce,ssrf EXCLUDE=H1 FORMAT=h1"
Примечание: Дополнительные примеры промптов, включая сценарии с DVGA, Juice Shop и headless-браузером, см. в Полной документации — Примеры промптов.
Участие в разработке
DarkMoon — это открытый проект, и он приветствует вклад сообщества. Хотите ли вы добавить новых агентов, интегрировать инструменты, создавать рабочие процессы или улучшить документацию — ознакомьтесь с рекомендациями в CONTRIBUTING.md.
Лицензия
Этот проект распространяется под лицензией GNU General Public License v3.0. Подробности см. в LICENSE.
Создано ASC-IT с 💚 для мирового сообщества безопасности
🔒 Открытый исходный код · 🤖 На базе ИИ · 🇫🇷 Сделано во Франции
⭐ Поставьте нам звезду на GitHub · 📖 Полная документация · ▶️ Смотреть демо