Un hacker autonome dans un conteneur Docker : comment Decepticon change la donne pour le Red Team

Vous connaissez ce sentiment quand vous lancez un énième « outil de pentest IA » et qu'il se contente de fournir la sortie nmap à ChatGPT pour lui demander de l'analyser ? Honnêtement, ces solutions à moitié bâclées sont devenues assez lassantes. Le vrai hacking ne se limite pas à lire des logs — c'est une chaîne d'actions : reconnaissance, persistance, élévation de privilèges et mouvement latéral.

Récemment, je suis tombé sur le projet Decepticon par les gens de PurpleAILAB. Ce n'est pas qu'un wrapper de scripts, mais une tentative de créer un agent autonome complet pour le Red Team qui se comporte comme un pentester vivant.

Qu'est-ce que cette bête

Decepticon se positionne comme un agent professionnel pour mener des attaques. La principale différence avec des dizaines de projets similaires est qu'il ne se contente pas de « scanner » — il exécute des chaînes d'attaque réalistes. Les développeurs affirment que l'agent peut travailler avec des shells interactifs (bonjour, msfconsole et sliver), comprend les règles d'engagement et planifie les opérations selon la méthodologie MITRE ATT&CK.

Curieusement, le projet a obtenu 98% au benchmark XBOW. Cela signifie que sur 104 tâches de difficulté variable, il en a réussi 102. Pour un système autonome, c'est un résultat sérieux.

Comment ça fonctionne en interne

L'architecture du projet semble mature. Les développeurs ont divisé le système en deux réseaux isolés. Dans l'un (decepticon-net) réside le « cerveau » : base de données PostgreSQL, graphe de connaissances Neo4j, orchestrateur LangGraph et LiteLLM pour la connexion aux réseaux de neurones. Le second réseau (sandbox-net) est le bac à sable. C'est là que Kali Linux s'exécute dans un conteneur, ainsi que les serveurs de commande et contrôle (C2) et les cibles elles-mêmes.

Cette isolation garantit que l'agent ne détruira pas votre machine hôte si quelque chose tourne mal. Les commandes sont exécutées à l'intérieur de sessions tmux, ce qui permet à l'agent de « voir » les invites de commande interactives et d'y répondre.

Équipe de spécialistes

Au lieu d'un seul gros prompt disant « pirate tout pour moi », Decepticon utilise 16 agents spécialisés. Chacun est responsable de sa propre étape :

• Reconnaissance et collecte de données.
• Exploitation des vulnérabilités.
• Post-exploitation.
• Travail avec Active Directory et les infrastructures cloud.
• Ingénierie inverse et analyse de smart contracts.

Chaque agent a son propre contexte, ce qui résout le problème d'« oubli » des longues conversations avec les LLM. Quand une tâche est terminée, l'orchestrateur passe le relais au prochain agent spécialisé.

Comment lancer et essayer

Vous pouvez déployer tout avec une seule commande via curl si vous avez Docker installé. Supporté sur macOS, Linux et Windows (via WSL2 ou natif).

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

Après le lancement, decepticon onboard demandera quels modèles vous souhaitez utiliser. Le projet supporte à peu près tout : Anthropic, OpenAI, Gemini, Ollama local et même DeepSeek. Il y a trois profils de charge : eco (léger), max (meilleurs modèles pour toutes les tâches) et test (pour le débogage).

Si vous ne voulez pas vous embêter avec Docker, les auteurs ont une version cloud, mais pour une recherche approfondie, exécuter en local via CLI semble plus fiable.

Avantages pratiques

Pourquoi un développeur ou administrateur système ordinaire aurait-il besoin de cela ?

Premièrement, c'est un excellent moyen de vérifier automatiquement que vos services ne présentent pas de vulnérabilités de sécurité basiques. Decepticon génère un plan d'opération (OPPLAN) et des rapports que vous pouvez étudier.

Deuxièmement, le projet peut être utilisé comme une bibliothèque. Si vous construisez votre propre outil de surveillance ou de sécurité, le SDK Decepticon vous permet d'intégrer les capacités de l'agent directement dans votre code Python.

pip install decepticon

Est-ce que ça vaut le coup

Le projet semble très ambitieux. J'aime le fait que les auteurs ne courent pas juste après le hype de l'IA — ils essaient d'instaurer de la discipline dans le travail de l'agent. Il génère d'abord les RoE (règles d'engagement) et seulement ensuite commence à agir.

Comme point négatif, le projet est assez gourmand en ressources puisqu'il fait tourner tout un tas de conteneurs, incluant Neo4j et des outils spécialisés comme BloodHound ou Ghidra. Mais si vous avez besoin non pas d'un simple scanner de ports, mais d'un outil qui simule un vrai attaquant pour tester vos défenses — Decepticon mérite certainement qu'on passe une soirée à l'explorer.

N'oubliez pas que vous ne pouvez utiliser des outils comme celui-ci que sur des réseaux où vous avez l'autorisation écrite du propriétaire. Pirater les autres est illégal, mais tester les vôtres est bénéfique.