Autonomiczny haker w kontenerze Docker: jak Decepticon zmienia zasady gry dla Red Team

Znasz to uczucie, gdy uruchamiasz kolejne "narzędzie AI do pentestu", a ono po prostu wrzuca wyniki nmap do ChatGPT i prosi o analizę? Szczerze mówiąc, te niedopracowane rozwiązania zdążyły się już mocno opatrzeć. Prawdziwe hakowanie nie polega na czytaniu logów — to łańcuch działań: rozpoznanie, utrzymanie dostępu, eskalacja uprawnień i przemieszczanie się w bok.

Ostatnio natknąłem się na projekt Decepticon od ludzi z PurpleAILAB. To nie jest tylko wrapper na skrypty, ale próba stworzenia pełnoprawnego autonomicznego agenta Red Team, który zachowuje się jak żywy pentester.

Co to za zver

Decepticon jest pozycjonowany jako profesjonalny agent do przeprowadzania ataków. Główna różnica w porównaniu z dziesiątkami podobnych projektów polega na tym, że nie tylko "skanuje" — wykonuje realistyczne łańcuchy ataków. Deweloperzy twierdzą, że agent może pracować z interaktywnymi powłokami (cześć, msfconsole i sliver), rozumie zasady zaangażowania i planuje operacje przy użyciu metodologii MITRE ATT&CK.

Ciekawe jest to, że projekt zdobył 98% w benchmarku XBOW. Oznacza to, że spośród 104 zadań o różnym stopniu trudności, zakończył pomyślnie 102. Jak na autonomiczny system, to poważny wynik.

Jak to działa pod maską

Architektura projektu wygląda dojrzale. Deweloperzy podzielili system na dwie izolowane sieci. W jednej (decepticon-net) znajduje się "mózg": baza danych PostgreSQL, graf wiedzy Neo4j, orkiestrator LangGraph oraz LiteLLM do łączenia z sieciami neuronowymi. Druga sieć (sandbox-net) to piaskownica. Tam działa Kali Linux w kontenerze, wraz z serwerami dowodzenia i kontroli (C2) oraz samymi celami.

Ta izolacja zapewnia, że agent nie zniszczy twojego komputera hosta, jeśli coś pójdzie nie tak. Polecenia są wykonywane wewnątrz sesji tmux, co pozwala agentowi "widzieć" interaktywne monity poleceń i na nie odpowiadać.

Zespół specjalistów

Zamiast jednego ogromnego promptu mówiącego "zhakuj wszystko", Decepticon wykorzystuje 16 wyspecjalizowanych agentów. Każdy z nich odpowiada za swój własny etap:

• Rozpoznanie i zbieranie danych.
• Wykorzystywanie podatności.
• Post-eksploatacja.
• Praca z Active Directory i infrastrukturami chmurowymi.
• Inżynieria wsteczna i analiza inteligentnych kontraktów.

Każdy agent ma swój własny kontekst, co rozwiązuje problem "zapominania" podczas długich rozmów z LLM. Gdy jedno zadanie zostanie zakończone, orkiestrator przekazuje pałeczkę następnemu wyspecjalizowanemu agentowi.

Jak uruchomić i wypróbować

Możesz wdrożyć wszystko jednym poleceniem przez curl, jeśli masz zainstalowanego Dockera. Obsługiwane na macOS, Linuksie i Windows (przez WSL2 lub natywnie).

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

Po uruchomieniu, decepticon onboard zapyta, jakie modele chcesz użyć. Projekt obsługuje praktycznie wszystko: Anthropic, OpenAI, Gemini, lokalnego Ollamę, a nawet DeepSeek. Istnieją trzy profile obciążenia: eco (lekki), max (najlepsze modele do wszystkich zadań) i test (do debugowania).

Jeśli nie chcesz bawić się z Dockerem, autorzy mają wersję chmurową, ale do dokładnych badań uruchomienie lokalne przez CLI wydaje się bardziej niezawodne.

Praktyczne korzyści

Dlaczego zwykły programista lub administrator systemu miałby tego potrzebować?

Po pierwsze, to świetny sposób na automatyczne sprawdzanie twoich usług pod kątem podstawowych podatności bezpieczeństwa. Decepticon generuje plan operacji (OPPLAN) i raporty, które możesz przeanalizować.

Po drugie, projekt może być używany jako biblioteka. Jeśli budujesz własne narzędzie do monitorowania lub bezpieczeństwa, SDK Decepticon pozwala osadzić możliwości agenta bezpośrednio w twoim kodzie Python.

pip install decepticon

Czy warto

Projekt wygląda bardzo ambitnie. Podoba mi się to, że autorzy nie gonią tylko za hype'em wokół AI — próbują wpoić dyscyplinę w pracy agenta. Najpierw generuje RoE (zasady zaangażowania) i dopiero wtedy zaczyna działać.

Minusem jest to, że projekt jest dość zasobożerny, ponieważ uruchamia całą masę kontenerów, w tym Neo4j i specjalistyczne narzędzia jak BloodHound czy Ghidra. Ale jeśli potrzebujesz nie tylko skanera portów, ale narzędzia, które symuluje prawdziwego atakującego do testowania twoich zabezpieczeń — Decepticon zdecydowanie warto poświęcić wieczór na eksplorację.

Pamiętaj, że takich narzędzi możesz używać tylko w sieciach, w których masz pisemną zgodę właściciela. Hakowanie innych jest nielegalne, ale testowanie własnych systemów przynosi korzyści.