KI-gestütztes Penetrationstest-Framework NeuroSploit v2 vorgestellt

Mit NeuroSploit v2 steht ein Framework zur Verfügung, das Large Language Models für automatisierte Sicherheitstests einsetzt. Die Plattform verbindet künstliche Intelligenz mit etablierten Methoden der IT-Sicherheit und ermöglicht Experten die Durchführung spezialisierter Analysen durch KI-gestützte Agenten. Das modulare System unterstützt verschiedene LLM-Anbieter und bietet vordefinierte Agentenrollen für unterschiedliche Sicherheitsaufgaben.

Automatisierung durch Large Language Models

Das Framework setzt auf moderne LLM-Technologie, um Arbeitsabläufe in der Schwachstellenbewertung zu automatisieren. Sicherheitsteams können spezialisierte KI-Agenten für unterschiedliche Aufgabenbereiche einsetzen – von der Simulation gegnerischer Angriffe bis zur Analyse schadhafter Software. Die Entwickler legen dabei Wert auf die Einhaltung ethischer Standards und operativer Sicherheitsprinzipien.

Die Architektur ermöglicht es Sicherheitsexperten, komplexe Testszenarien durchzuführen, ohne jeden Schritt manuell ausführen zu müssen. Gleichzeitig behalten sie die volle Kontrolle über die Testparameter und können die KI-gestützten Analysen an spezifische Anforderungen anpassen.

Unterstützung verschiedener LLM-Plattformen

NeuroSploit v2 zeichnet sich durch die Kompatibilität mit mehreren LLM-Anbietern aus. Anwender können zwischen Gemini, Claude, GPT von OpenAI, Ollama oder LM Studio wählen. Diese Flexibilität ermöglicht die Integration in bestehende Infrastrukturen ohne Abhängigkeit von einzelnen Anbietern.

Jedes LLM-Profil lässt sich individuell konfigurieren. Parameter wie Modellauswahl, Temperatur, Token-Beschränkungen und Kontexttiefe können separat angepasst werden. Dadurch können Organisationen die KI-Komponenten präzise auf ihre Sicherheitsanforderungen und Compliance-Vorgaben abstimmen.

Die Unterstützung für LM Studio ermöglicht die lokale Ausführung von Modellen über eine OpenAI-kompatible API. Dies ist besonders relevant für Unternehmen mit strengen Datenschutzanforderungen, die keine sensiblen Informationen an externe Dienste übermitteln möchten.

Das Framework implementiert Mechanismen zur Reduzierung von Halluzinationen, um verlässliche Sicherheitsbewertungen zu gewährleisten. Zu diesen Strategien gehören Grounding, Selbstreflexion und Konsistenzprüfungen, die die Qualität der KI-generierten Analysen verbessern.

Spezialisierte Agentenrollen im Einsatz

Die Plattform bietet neun vordefinierte Agentenrollen, die jeweils auf bestimmte Sicherheitsaspekte ausgerichtet sind. Jede Rolle verfügt über eine spezifische Persönlichkeit und einen definierten Aufgabenfokus.

Der Bug Bounty Hunter identifiziert Schwachstellen in Webanwendungen mit Fokus auf relevante Sicherheitslücken, die sich für Vulnerability Disclosure Programs eignen. Diese Rolle konzentriert sich auf die Entdeckung von Schwachstellen mit hoher Auswirkung.

Der Blue Team Agent analysiert Protokolle und Telemetriedaten zur Bedrohungserkennung und Incident Response. Er unterstützt defensive Sicherheitsoperationen durch die Identifizierung von Angriffsmustern und Anomalien.

Ein Exploit Expert entwickelt Strategien zur Ausnutzung entdeckter Schwachstellen und erstellt entsprechende Payloads. Diese Rolle ist auf die technische Umsetzung von Angriffsszenarien spezialisiert.

Der Red Team Agent plant und führt simulierte Angriffskampagnen gegen definierte Zielumgebungen durch. Er koordiniert komplexe Angriffsszenarien, die mehrere Phasen und Techniken umfassen können.

Der Replay Attack Specialist konzentriert sich auf die Identifizierung und Ausnutzung von Replay-Angriffsvektoren, bei denen abgefangene Kommunikation zur unbefugten Authentifizierung verwendet wird.

Ein Pentest Generalist führt umfassende Penetrationstests über verschiedene Domänen hinweg durch und bietet eine breit angelegte Sicherheitsbewertung.

Der OWASP Expert bewertet Webanwendungen anhand der OWASP Top 10 und identifiziert häufige Sicherheitslücken wie SQL-Injection, Cross-Site-Scripting oder unsichere Authentifizierung.

Ein CWE Expert analysiert Code und meldet Schwachstellen basierend auf den MITRE CWE Top 25, den häufigsten Software-Schwachstellen.

Der Malware Analyst untersucht Schadprogramme, um deren Funktionalität zu verstehen und Indicators of Compromise (IOCs) zu identifizieren, die für die Bedrohungserkennung verwendet werden können.

Integrierte Werkzeuge für Aufklärung und Analyse

NeuroSploit v2 enthält mehrere eingebaute Tools für Reconnaissance-Aktivitäten, die eine umfassende Informationssammlung ermöglichen.

Aufklärungstools

Der OSINT Collector sammelt Informationen aus öffentlichen Quellen und führt mehrere Funktionen aus: IP-Adressauflösung für Zieldomains, Erkennung verwendeter Technologie-Stacks, Generierung typischer E-Mail-Muster für die Organisation, Identifizierung von Social-Media-Konten und Erkennung eingesetzter Web-Frameworks.

Ein Subdomain Finder nutzt Certificate Transparency-Logs zur Identifizierung von Subdomains. Das Tool führt zusätzlich DNS-Brute-Force-Angriffe auf gängige Subdomain-Namen durch und validiert die gefundenen Ergebnisse durch DNS-Auflösung.

Der DNS Enumerator führt umfassende Abfragen verschiedener Record-Typen durch, darunter A-, AAAA-, MX-, NS-, TXT- und CNAME-Einträge. Das Tool löst sowohl IPv4- als auch IPv6-Adressen auf und ermittelt zuständige Mail-Server.

Module für laterale Bewegung

Das SMB Lateral-Modul bietet ein Framework zur Aufzählung von Netzwerkfreigaben und bereitet Pass-the-Hash-Angriffe vor. Es enthält Vorlagen für die Ausführung von Remote-Befehlen über SMB-Protokolle.

Das SSH Lateral-Modul führt Zugänglichkeitsprüfungen für SSH-Dienste durch, identifiziert relevante Pfade für die Schlüsselaufzählung und bietet Hilfen zur Erstellung von SSH-Tunneln für verschleierte Kommunikation.

Persistenz-Mechanismen

Das Cron-Persistenz-Modul generiert Cron-Einträge für Linux-Systeme und schlägt geeignete Standorte für Persistenz vor. Es enthält Vorlagen für Reverse-Shell-Payloads, die bei Systemstart oder zu bestimmten Zeitpunkten ausgeführt werden.

Das Registry-Persistenz-Modul führt Enumerationen von Windows-Registrierungsschlüsseln durch und generiert entsprechende Befehle. Es identifiziert Startup-Persistenzmechanismen, die nach Neustart oder Benutzeranmeldung aktiv werden.

Sicherheitskonzept und Tool-Integration

Das Framework legt besonderen Wert auf sichere Ausführung externer Tools. Alle Unterprozesse werden mit shlex-Argumentparsing ausgeführt, was Shell-Injection-Anfälligkeiten verhindert. Die Eingabevalidierung prüft Tool-Pfade und Argumente vor der Ausführung.

Ein Timeout-Schutz von 60 Sekunden verhindert blockierende Prozesse, die das System beeinträchtigen könnten. Ein agentenbasiertes Berechtigungssystem steuert den Tool-Zugriff und stellt sicher, dass nur autorisierte Agenten auf bestimmte Werkzeuge zugreifen können.

Die umfassende Fehlerbehandlung mit detaillierter Protokollierung ermöglicht die Nachverfolgung von Problemen und die Analyse von Testdurchläufen. Grundlegende Sicherheitsvorkehrungen wie Keyword-Filterung und Längenprüfungen unterstützen die ethische Konformität der LLM-generierten Inhalte.

Unterstützte externe Sicherheitstools

NeuroSploit v2 unterstützt die Integration bekannter Sicherheitstools, die über die Konfiguration verwaltet werden. Zu den unterstützten Werkzeugen gehören:

Nmap für Netzwerk-Scanning und Service-Enumeration, Metasploit für Exploit-Entwicklung und -Ausführung, Burp Suite für Webanwendungstests, SQLMap für automatisierte SQL-Injection-Tests, Hydra für Brute-Force-Angriffe auf Authentifizierungsdienste, Subfinder für erweiterte Subdomain-Enumeration und Nuclei für vorlagenbasiertes Schwachstellen-Scanning.

Eine Tool-Verkettungsfunktion ermöglicht die sequentielle Ausführung mehrerer Werkzeuge für komplexe Workflows. Dies erlaubt die Automatisierung mehrstufiger Angriffsketten, bei denen die Ausgabe eines Tools als Eingabe für das nächste dient.

Dynamische Eingabeaufforderungen und Prompt-Engineering

Die Agenten arbeiten mit Markdown-basierten Prompt-Vorlagen, die kontextbezogene und hochspezifische Anweisungen ermöglichen. Diese dynamischen Vorlagen können an die jeweilige Aufgabenstellung angepasst werden und stellen sicher, dass die LLMs relevante und fokussierte Analysen liefern.

Die implementierten Strategien zur Halluzinationsminderung umfassen Grounding-Techniken, bei denen das LLM auf verifizierte Informationen zurückgreift, Selbstreflexion zur Überprüfung der eigenen Ausgaben sowie Konsistenzprüfungen zur Validierung der Ergebnisse.

Berichterstellung und Benutzerschnittstellen

Nach Abschluss von Kampagnen generiert das System strukturierte JSON-Ergebnisse, die maschinell weiterverarbeitet werden können. Parallel dazu entstehen benutzerfreundliche HTML-Berichte, die sich für Präsentationen und Dokumentationszwecke eignen.

Die Plattform bietet zwei Betriebsmodi: Die Kommandozeilenausführung ermöglicht die Integration in automatisierte Workflows und CI/CD-Pipelines. Der interaktive Modus bietet eine intuitive Befehlszeilenschnittstelle für direkte Interaktion und Steuerung der Agentenausführung, die sich besonders für explorative Sicherheitstests eignet.

Erweiterbarkeit und Community-Entwicklung

NeuroSploit v2 wurde als erweiterbares System konzipiert. Die modulare Architektur ermöglicht die Integration zusätzlicher Tools und die Entwicklung neuer Agentenrollen. Organisationen können eigene Module erstellen, die spezifische Sicherheitsanforderungen adressieren.

Das Projekt steht unter der MIT-Lizenz zur Verfügung, was sowohl kommerzielle als auch private Nutzung ermöglicht. Die Entwickler begrüßen Beiträge aus der Community und bieten die Möglichkeit, das Repository zu forken, Issues zu melden und Pull-Requests einzureichen.

Technische Implementierung

Das Framework nutzt moderne Python-Entwicklungspraktiken und legt Wert auf sichere Code-Ausführung. Die Verwendung von shlex-Argumentparsing verhindert Command-Injection-Angriffe, während die Eingabevalidierung sicherstellt, dass nur erwartete Datentypen verarbeitet werden.

Die Timeout-Mechanismen schützen vor ressourcenintensiven Operationen, die das System blockieren könnten. Die detaillierte Protokollierung ermöglicht sowohl Debugging während der Entwicklung als auch forensische Analysen nach Testdurchläufen.

Die Unterstützung für lokale Modellausführung über LM Studio adressiert Datenschutzanforderungen von Organisationen, die sensible Informationen nicht an Cloud-Dienste übermitteln dürfen. Die OpenAI-kompatible API-Schnittstelle vereinfacht die Integration und reduziert den Anpassungsaufwand.

Fazit: NeuroSploit v2 positioniert sich als umfassendes Framework für KI-gestützte Penetrationstests. Die Kombination aus flexibler LLM-Integration, spezialisierten Agentenrollen und integrierten Sicherheitstools bietet Sicherheitsteams ein Werkzeug zur Automatisierung komplexer Testszenarien. Die Verfügbarkeit unter MIT-Lizenz und die erweiterbare Architektur ermöglichen Anpassungen an spezifische Anforderungen.

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