Darkmoon
Darkmoon 是一个开源的、AI 驱动的自主渗透测试平台，它通过 18 个专业代理、80 多个集成工具、实时仪表板、基础设施映射和可发布、有证据支持的报告来编排端到端的攻击活动。
https://dark-moon.org/?ref=producthunt&utm_source=aipure
产品信息
更新于：2026年07月08日
什么是 Darkmoon
Darkmoon 是一款自主 AI 渗透测试引擎，旨在跨 Web、云、Active Directory 和 Kubernetes 等环境运行专业级安全评估。它不像传统的漏洞扫描器那样工作，而是协调完整的攻击性工作流程——对目标进行推理，探索攻击面，通过真实执行验证发现，并生成团队可以快速采取行动的结构化报告。它以 GPLv3 许可的免费、自托管开源社区版提供，并提供额外的专业版和企业版选项，增加了强化运行时和操作功能。
Darkmoon 的主要功能
Darkmoon是一个自主AI渗透测试平台，它能够编排端到端的攻击性安全活动，超越单次扫描。它能对目标的攻击面进行推理，派遣专业代理，运行并看守工具执行，通过真实的有效载荷证据验证发现，将基础设施和攻击路径映射到图中，并通过实时仪表板生成结构化、可操作的报告。它提供免费的GPLv3开源自托管版本，以及一个Pro版本，后者具有强化的密封运行时、托管指挥中心和企业级报告/SSO选项。
自主渗透测试编排（而非扫描器）: 建模目标的攻击面，规划多步骤活动，并协调领域专家代理以追溯攻击路径，而不是依赖单次签名。
18个AI代理 + 80多个集成工具: 使用编排器派遣合适的专家，并协调大型工具链，用于Web、云、AD和Kubernetes风格的评估。
有证据支持的验证与真实载荷: 通过真实的漏洞利用/载荷执行来验证发现，从而产生基于证据的漏洞，而非纯粹的理论检测。
基础设施图和攻击路径映射: 构建显示主机、连接和漏洞的基础设施图，帮助团队了解爆炸半径和链式攻击机会。
MCP门控工具执行（可审计的安全性）: 模型生成计划，而MCP网关看守每个工具调用——支持受控执行和可审计性。
实时仪表板 + 报告工作流程: 提供实时活动可见性（状态、严重性分类、近期运行）和结构化报告；Pro版本增加了品牌PDF/报告格式和托管指挥中心。
Darkmoon 的使用场景
SaaS和Web应用的持续安全测试: 针对暂存/生产范围运行周期性自主活动，以捕获回归、验证可利用性，并生成当日可操作的报告。
DevOps团队的云姿态验证: 通过将侦察与利用尝试相结合，评估云暴露的服务和配置，生成突出可达攻击路径的基础设施图。
内部网络/Active Directory攻击路径评估: 建模横向移动机会和权限升级路径，通过证据验证错误配置，并在基础设施图中映射关系。
Kubernetes和容器环境评估: 将自主测试应用于集群攻击面和工作负载暴露，使用协调的代理/工具验证实际影响。
面向合规驱动型组织的托管渗透测试交付: 使用“按需渗透测试”工作流程获取授权，执行端到端任务，并交付符合常见方法论的、经过汇报且有证据支持的报告。
优点
端到端自主渗透测试，具有证据支持的验证，而不仅仅是签名扫描。
通过基础设施图和实时仪表板提供强大的可见性，改善优先级排序和修复。
开源GPLv3核心允许审计、定制和自托管。
受控执行模型（MCP门控工具调用）支持更安全、更可审计的自动化。
缺点
需要强大的推理/工具调用模型配置（例如OPENCODE_MODEL），否则活动可能会停滞。
支持GPU加速，但取决于主机设置且不会自动安装，增加了部署复杂性。
Pro版独有功能（密封运行时、托管指挥中心、品牌报告格式、硬件绑定许可）可能对某些企业工作流程是必需的。
如何使用 Darkmoon
1) 选择您将如何运行 Darkmoon（社区版 vs 专业版 vs 托管版）: 选择一个：(a) 社区版 (GPLv3) 从 GitHub 自托管，(b) 专业版自托管，带有强化的密封运行时 + 仪表板和硬件绑定许可证，或 (c) “按需渗透测试”，由 Darkmoon 团队运行测试并提供详细报告。
2) (社区版) 克隆开源引擎: 在 Linux 主机上，克隆存储库并进入：
- git clone https://github.com/ASCIT31/Dark-Moon
- cd Dark-Moon
3) 在单个命令中定义您的范围/目标: Darkmoon 支持从命令行灵活定义范围。首先在您传递给启动器脚本的活动字符串中明确表达目标（域/IP/环境）。
4) 从 CLI 启动一个活动: 使用您的目标字符串运行提供的启动器脚本，例如：
- ./darkmoon.sh "TARGET: acme.test"
Darkmoon 将开始侦察，检测技术信号，并自动派遣专业代理。
5) 观察编排行为（启动后发生的情况）: 启动后，Darkmoon 执行侦察，检测技术信号（网站描述了 14 种信号），然后将活动路由到相应的专业代理。它可以顺序或并行运行，级联深度受限（描述为限制在三层），以避免失控的递归。
6) 理解安全模型（MCP 门控工具执行）: Darkmoon 的架构将规划与执行分离：AI 进行推理并编写计划，而 MCP 网关对每个工具调用进行门控。这被描述为核心安全保证（“模型进行规划。它从不获得 shell。”）。
7) 在仪表板中查看结果（如果使用专业版/命令中心）: 在专业版中，使用托管的实时命令中心/仪表板查看活动摘要（持续时间、风险、漏洞计数）、严重性分类以及基础设施图（节点、连接、映射路径和漏洞）。
8) (专业版演示) 访问实时演示并完成首次登录密码更改: 访问 demo.dark-moon.org。首次访问时，使用 admin / admin 登录。您将被强制立即更改密码；更改后，您将被重定向到主页。
9) (SSO) 如果需要，通过 OIDC 集成身份验证: Darkmoon 的身份验证层由 Authelia 提供支持，并支持 OpenID Connect (OIDC)。配置您首选的支持 OIDC 的 SSO 提供商，以启用 SSO 兼容的登录流程。
10) 决定 GPU 与 CPU 执行（CPU 回退是自动的）: Darkmoon 可以在没有 GPU 的情况下运行。它通过 pocl-opencl-icd 自动回退到 CPU，无需配置。如果您看到类似“could not select device driver 'nvidia' with capabilities: [[gpu]]”的错误，CPU 回退是预期的路径，除非 GPU 可用。
11) (Linux + AMD ROCm) 如果您想访问 AMD GPU，请添加设备映射: 在带有 AMD/ROCm 的原生 Linux 上，将这些添加到您的 docker-compose.yml 中以进行 GPU 直通：
- devices: /dev/kfd:/dev/kfd and /dev/dri:/dev/dri
- group_add: video and render
您可以使用以下命令检查 ROCm 可见性：
- docker run --rm --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --group-add video --group-add render rocm/rocm-terminal rocm-smi
12) (WSL 注意事项) 避免在 WSL2 中使用不受支持的 AMD GPU 直通: WSL2 中的 AMD GPU 直通被指出不受官方支持。对于 AMD GPU 工作负载，首选原生 Linux 或虚拟机。Darkmoon 在 CPU 回退模式下仍然运行良好。
13) (Windows + WSL2 + NVIDIA via Docker Desktop) 不要在 WSL 内部安装 NVIDIA 容器工具包: 如果您正在使用带有 WSL2 后端的 Docker Desktop，建议是：不要在 WSL 内部安装 nvidia-container-toolkit，也不要在那里运行 nvidia-ctk；Docker Desktop 会自动处理 GPU。确保在 Docker Desktop 设置中启用“使用 WSL2 后端”，然后根据需要完全重新启动 Windows。
14) 导出/使用报告（专业版功能）: 在专业版中，生成多种报告格式的交付物，包括带品牌标识的 PDF，并使用仪表板的结构化活动输出（有证据支持的发现、基础设施图、严重性分类）进行修复工作流程。
15) (托管服务) 将 Darkmoon 作为服务运行而不是自托管: 如果您选择“按需渗透测试”，您将描述您的目标，在线签署法律框架/授权，支付固定费用，Darkmoon 的专家将运行端到端的攻击性测试，并在安全的客户空间中提供一份详细的、有证据支持的报告。
Darkmoon 常见问题
Darkmoon 是一个自主人工智能渗透测试平台，它能对目标进行推理，建模攻击面，调度专业代理，使用真实负载验证发现，构建基础设施图，并生成结构化报告。
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