Darkmoon
Darkmoonは、オープンソースのAI搭載自律型ペネトレーションテストプラットフォームであり、18の専門エージェント、80以上の統合ツール、ライブダッシュボード、インフラストラクチャマッピング、および公開準備の整った証拠に基づいたレポートにより、エンドツーエンドの攻撃キャンペーンをオーケストレーションします。
https://dark-moon.org/?ref=producthunt&utm_source=aipure
製品情報
更新日:2026年06月22日
Darkmoonとは
Darkmoonは、Web、クラウド、Active Directory、Kubernetesなどの環境でプロフェッショナルグレードのセキュリティ評価を実行するように設計された自律型AIペネトレーションテストエンジンです。従来の脆弱性スキャナーのように動作するのではなく、ターゲットの推論、攻撃対象領域の探索、実際の実行による発見事項の検証、チームが迅速に対応できる構造化されたレポートの作成という、完全な攻撃ワークフローを調整します。GPLv3の下で無料の自己ホスト型オープンソースコミュニティ版として利用でき、強化されたランタイムと運用機能を追加するProおよびエンタープライズオプションもあります。
Darkmoonの主な機能
Darkmoonは、ワンパススキャンを超えたエンドツーエンドの攻撃的セキュリティキャンペーンを編成する自律型AI侵入テストプラットフォームです。ターゲットの攻撃対象領域について推論し、専門エージェントを派遣し、ツール実行を実行および管理し、実際のペイロード証拠で調査結果を検証し、インフラストラクチャと攻撃パスをグラフにマッピングし、ライブダッシュボードを介して構造化された実用的なレポートを作成します。無料のGPLv3オープンソース自己ホスト版と、強化された密閉型ランタイム、管理されたコマンドセンター、エンタープライズ対応のレポート/SSOオプションを備えたPro版として利用できます。
自律型ペンテストオーケストレーション（スキャナーではない）: ターゲットの攻撃対象領域をモデル化し、多段階キャンペーンを計画し、単一パスのシグネチャに依存するのではなく、攻撃パスを追求するためにドメインスペシャリストエージェントを調整します。
18のAIエージェント + 80以上の統合ツール: オーケストレーターを使用して適切なスペシャリストを派遣し、Web、クラウド、AD、Kubernetesスタイルの評価のために大規模なツールチェーンを調整します。
実際のペイロードによる証拠に基づいた検証: 純粋な理論的検出ではなく、実際の悪用/ペイロード実行を通じて調査結果を検証し、証拠に基づいた脆弱性を生成します。
インフラストラクチャグラフと攻撃パスマッピング: ホスト、接続、脆弱性を示すインフラストラクチャマップを構築し、チームが爆発半径と連鎖機会を理解するのに役立ちます。
MCPゲート付きツール実行（監査可能な安全性）: モデルは計画を生成し、MCPゲートウェイが各ツール呼び出しをゲート管理します。これにより、制御された実行と監査可能性がサポートされます。
ライブダッシュボード + レポートワークフロー: ライブキャンペーンの可視性（ステータス、重大度内訳、最近の実行）と構造化されたレポートを提供します。Pro版では、ブランド化されたPDF/レポート形式と管理されたコマンドセンターが追加されます。
Darkmoonのユースケース
SaaSおよびWebアプリの継続的なセキュリティテスト: ステージング/本番スコープに対して反復的な自律型キャンペーンを実行し、リグレッションを検出し、悪用可能性を検証し、同日中に実用的なレポートを生成します。
DevOpsチーム向けのクラウド態勢検証: 偵察から悪用試行までを連鎖させ、到達可能な攻撃パスを強調するインフラグラフを作成することで、クラウドに公開されたサービスと構成を評価します。
内部ネットワーク/Active Directory攻撃パス評価: 横方向の移動機会と特権昇格パスをモデル化し、証拠に基づいて誤設定を検証し、インフラグラフ内の関係をマッピングします。
Kubernetesおよびコンテナ環境評価: クラスターの攻撃対象領域とワークロードの露出に自律型テストを適用し、調整されたエージェント/ツールを使用して実際の影響を検証します。
コンプライアンス重視の組織向けマネージドペンテスト提供: 「オンデマンドペンテスト」ワークフローを使用して承認を取得し、エンドツーエンドのエンゲージメントを実行し、一般的な方法論に沿った、説明付きの証拠に基づいたレポートを提供します。
メリット
シグネチャスキャンだけでなく、証拠に基づいた検証によるエンドツーエンドの自律型ペンテスト。
インフラグラフとライブダッシュボードによる強力な可視性により、優先順位付けと修復が向上します。
オープンソースのGPLv3コアにより、監査、カスタマイズ、自己ホストが可能です。
制御された実行モデル（MCPゲート付きツール呼び出し）により、より安全で監査可能な自動化がサポートされます。
デメリット
強力な推論/ツール呼び出しモデル構成（例：OPENCODE_MODEL）が必要です。そうでない場合、キャンペーンが停止する可能性があります。
GPUアクセラレーションはサポートされていますが、ホストのセットアップに依存し、自動インストールされないため、デプロイの複雑さが増します。
一部のエンタープライズワークフローでは、Pro版のみの機能（密閉型ランタイム、管理されたコマンドセンター、ブランド化されたレポート形式、ハードウェアに紐付けられたライセンス）が必要になる場合があります。
Darkmoonの使い方
1) Darkmoonの実行方法を選択します（Community vs Pro vs Managed）: いずれかを選択してください: (a) Community (GPLv3) をGitHubから自己ホストする、(b) 強化された密閉型ランタイム + ダッシュボードとハードウェアに紐付けられたライセンスでProを自己ホストする、または (c) Darkmoonチームがエンゲージメントを実行し、報告書を提供する「Pentest on Demand」を利用する。
2) (Community) オープンソースエンジンをクローンします: Linuxホストで、リポジトリをクローンして中に入ります:
- git clone https://github.com/ASCIT31/Dark-Moon
- cd Dark-Moon
3) 単一のコマンドでスコープ/ターゲットを定義します: Darkmoonは、コマンドラインからの柔軟なスコープ定義をサポートしています。ランチャースクリプトに渡すキャンペーン文字列で、ターゲット（ドメイン/IP/環境）を明確に表現することから始めます。
4) CLIからキャンペーンを起動します: 提供されたランチャースクリプトをターゲット文字列で実行します。例:
- ./darkmoon.sh "TARGET: acme.test"
Darkmoonは偵察を開始し、テクノロジーシグナルを検出し、専門エージェントを自動的に派遣します。
5) オーケストレーションの動作を監視します（起動後に何が起こるか）: 起動後、Darkmoonは偵察を実行し、テクノロジーシグナルを検出し（サイトには14のシグナルが記載されています）、その後、キャンペーンを適切な専門エージェントにルーティングします。暴走再帰を避けるために、カスケード深度を制限して（3レベルに制限されていると説明されています）順次または並行して実行できます。
6) 安全モデルを理解します（MCPゲート付きツール実行）: Darkmoonのアーキテクチャは、計画と実行を分離しています。AIが推論して計画を作成し、MCPゲートウェイがすべてのツール呼び出しをゲートキーピングします。これは、コアセキュリティ保証（「モデルは計画する。シェルは決して取得しない。」）として説明されています。
7) ダッシュボードで結果を確認します（Pro / コマンドセンターを使用している場合）: Proでは、管理されたライブコマンドセンター/ダッシュボードを使用して、キャンペーンの概要（期間、リスク、脆弱性数）、重大度内訳、およびインフラストラクチャグラフ（ノード、接続、マッピングされたパスと脆弱性）を表示します。
8) (Proデモ) ライブデモにアクセスし、初回ログインパスワード変更を完了します: demo.dark-moon.orgにアクセスします。初回アクセス時には、admin / adminでログインします。すぐにパスワードの変更が強制されます。変更後、ホームページにリダイレクトされます。
9) (SSO) 必要に応じてOIDC経由で認証を統合します: Darkmoonの認証レイヤーはAutheliaによって提供され、OpenID Connect (OIDC) をサポートしています。OIDCをサポートするお好みのSSOプロバイダーを設定して、SSO互換のログインフローを有効にします。
10) GPUとCPUのどちらで実行するかを決定します（CPUフォールバックは自動です）: DarkmoonはGPUなしでも実行できます。設定なしでpocl-opencl-icdを介して自動的にCPUにフォールバックします。「could not select device driver 'nvidia' with capabilities: [[gpu]]」のようなエラーが表示された場合、GPUが適切に利用可能でない限り、CPUフォールバックが期待されるパスです。
11) (Linux + AMD ROCm) AMD GPUアクセスが必要な場合はデバイスマッピングを追加します: AMD/ROCmを搭載したネイティブLinuxでは、GPUパススルーのためにdocker-compose.ymlに以下を追加します:
- devices: /dev/kfd:/dev/kfd and /dev/dri:/dev/dri
- group_add: video and render
ROCmの可視性を健全性チェックするには、以下を実行します:
- docker run --rm --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --group-add video --group-add render rocm/rocm-terminal rocm-smi
12) (WSLの注意点) WSL2でのサポートされていないAMD GPUパススルーを避けます: WSL2でのAMD GPUパススルーは公式にはサポートされていないとされています。AMD GPUワークロードにはネイティブLinuxまたはVMを推奨します。DarkmoonはCPUフォールバックでも問題なく動作します。
13) (Windows + WSL2 + NVIDIA via Docker Desktop) WSL内にNVIDIAコンテナツールキットをインストールしないでください: WSL2バックエンドでDocker Desktopを使用している場合、WSL内にnvidia-container-toolkitをインストールしたり、そこでnvidia-ctkを実行したりしないようにというガイダンスがあります。Docker DesktopがGPUを自動的に処理します。Docker Desktopの設定で「Use WSL2 backend」が有効になっていることを確認し、必要に応じてWindowsを完全に再起動してください。
14) レポートのエクスポート/利用（Pro機能）: Proでは、ブランド付きPDFを含む複数のレポート形式で成果物を生成し、ダッシュボードの構造化されたキャンペーン出力（証拠に基づいた発見事項、インフラグラフ、重大度内訳）を修復ワークフローに利用します。
15) (マネージドエンゲージメント) 自己ホストではなくサービスとしてDarkmoonを実行します: 「Pentest on Demand」を選択した場合、ターゲットを記述し、法的枠組み/承認をオンラインで署名し、定額料金を支払い、Darkmoonの専門家がエンドツーエンドの攻撃的エンゲージメントを実行し、安全なクライアントスペースで、説明付きの証拠に基づいたレポートを提供します。
Darkmoonのよくある質問
Darkmoonは、ターゲットについて推論し、攻撃対象領域をモデル化し、専門エージェントを派遣し、実際のペイロードで調査結果を検証し、インフラストラクチャグラフを構築し、構造化されたレポートを作成する自律型AI侵入テストプラットフォームです。
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