Hacker Autónomo en un Contenedor Docker: Cómo Decepticon Cambia las Reglas del Juego para Red Team

¿Conoces esa sensación cuando lanzas otra "herramienta de pentesting con IA" y simplemente pasa la salida de nmap a ChatGPT para que la analice? Honestamente, estas soluciones a medias se han vuelto bastante anticuadas. El hacking real no se trata de leer logs — es una cadena de acciones: reconocimiento, persistencia, escalamiento de privilegios y movimiento lateral.

Hace poco me topé con el proyecto Decepticon de la gente de PurpleAILAB. No es solo un wrapper de scripts, sino un intento de crear un agente autónomo de verdad para Red Team que se comporta como un pentester en vivo.

Qué Es Esta Bestia

Decepticon se posiciona como un agente profesional para realizar ataques. La diferencia principal con docenas de proyectos similares es que no solo "escanea" — ejecuta cadenas de ataque realistas. Los desarrolladores afirman que el agente puede trabajar con shells interactivos (hola, msfconsole y sliver), entiende las reglas de compromiso y planifica operaciones usando la metodología MITRE ATT&CK.

Curiosamente, el proyecto obtuvo 98% en el benchmark XBOW. Esto significa que de 104 tareas de diferente dificultad, completó exitosamente 102. Para un sistema autónomo, eso es un resultado serio.

Cómo Funciona Por Dentro

La arquitectura del proyecto se ve madura. Los desarrolladores dividieron el sistema en dos redes aisladas. En una (decepticon-net) vive el "cerebro": base de datos PostgreSQL, grafo de conocimiento Neo4j, orquestador LangGraph, y LiteLLM para conectar con redes neuronales. La segunda red (sandbox-net) es el sandbox. Ahí es donde corre Kali Linux en un contenedor, junto con servidores de comando y control (C2) y los objetivos mismos.

Este aislamiento asegura que el agente no destruya tu máquina host si algo sale mal. Los comandos se ejecutan dentro de sesiones tmux, lo que permite al agente "ver" los prompts interactivos de comandos y responder a ellos.

Equipo de Especialistas

En lugar de un prompt masivo diciendo "hackea todo por mí", Decepticon usa 16 agentes especializados. Cada uno es responsable de su propia etapa:

• Reconocimiento y recopilación de datos.
• Explotación de vulnerabilidades.
• Post-explotación.
• Trabajo con Active Directory e infraestructuras en la nube.
• Ingeniería inversa y análisis de contratos inteligentes.

Cada agente tiene su propio contexto, lo que resuelve el problema de "olvido" de las conversaciones largas con LLMs. Cuando una tarea se completa, el orquestador pasa el testigo al siguiente agente especializado.

Cómo Lanzarlo y Probarlo

Puedes desplegar todo con un solo comando vía curl si tienes Docker instalado. Soportado en macOS, Linux y Windows (vía WSL2 o nativamente).

curl -fsSL https://decepticon.red/install | bash
decepticon onboard   # Настройка ключей API и моделей
decepticon           # Запуск CLI

Después de lanzar, decepticon onboard preguntará qué modelos quieres usar. El proyecto soporta prácticamente todo: Anthropic, OpenAI, Gemini, Ollama local e incluso DeepSeek. Hay tres perfiles de carga de trabajo: eco (ligero), max (mejores modelos para todas las tareas), y test (para depuración).

Si no quieres complicarte con Docker, los autores tienen una versión en la nube, pero para investigación exhaustiva, ejecutar localmente vía CLI parece más confiable.

Beneficios Prácticos

¿Por qué un desarrollador o administrador de sistemas normal necesitaría esto?

Primero, es una excelente forma de verificar tus servicios automáticamente en busca de vulnerabilidades básicas de seguridad. Decepticon genera un plan de operación (OPPLAN) e informes que puedes estudiar.

Segundo, el proyecto puede usarse como biblioteca. Si estás construyendo tu propia herramienta de monitoreo o seguridad, el SDK de Decepticon te permite embeber capacidades de agente directamente en tu código Python.

pip install decepticon

¿Vale La Pena?

El proyecto se ve muy ambicioso. Me gusta que los autores no estén solo persiguiendo el hype de la IA — están intentando instillarle disciplina al trabajo del agente. Primero genera RoE (reglas de compromiso) y solo entonces empieza a actuar.

En el lado negativo, el proyecto consume muchos recursos ya que levanta un montón de contenedores, incluyendo Neo4j y herramientas especializadas como BloodHound o Ghidra. Pero si necesitas no solo un escáner de puertos, sino una herramienta que simule un atacante real para probar tus defensas — Decepticon definitivamente vale la pena pasar una tarde explorándolo.

Recuerda que solo puedes usar herramientas como esta en redes donde tengas permiso escrito del propietario. Hackear a otros es ilegal, pero probar los tuyos es beneficioso.