Darkmoon

Un orquestador dirige una flota de agentes especialistas. Una campaña pasa del reconocimiento a la explotación sin que encadenes herramientas a mano. El agente elige el siguiente movimiento por sí mismo. Tú defines el objetivo y el alcance, y Darkmoon ejecuta la secuencia y pivota según aprende. De ahí viene la idea de "director de orquesta, no un escáner".

La plataforma incluye 50 agentes de IA y más de 80 herramientas de seguridad integradas, todas coordinadas bajo una sola ejecución. La ejecución de herramientas pasa por el control MCP, lo que significa que el agente no puede tomar cualquier cosa; las llamadas atraviesan una capa de política controlada. Un pentester acostumbrado a malabarear con una docena de utilidades se ahorra horas de trabajo de pegamento. La automatización de seguridad ofensiva deja de ser una carrera de relevos manual.

Un panel muestra la campaña mientras sucede: qué agentes están activos, qué han mapeado y en qué estado está cada hallazgo. Los hallazgos reciben una columna de PR que enlaza directamente con la pull request que los aborda, con la URL del forge, el estado, los hallazgos vinculados, las estadísticas del diff y la validación de antes y después. Convierte una ejecución de caja negra en algo que puedes seguir. Sin puntos ciegos.

Una auditoría de seguridad en tres fases rastrea cada hallazgo demostrado hasta su causa raíz en tu propio código, filtra el ruido de estilo y conserva solo los problemas de seguridad reales. A partir de ahí, la corrección se valida en un entorno aislado: se reproduce el exploit, se aplica el parche y luego se vuelven a ejecutar el exploit y sus variantes para demostrar que ahora fallan mientras el comportamiento normal de la aplicación y las pruebas siguen pasando.

Cada corrección validada se abre como pull request en GitHub, GitLab, Gitea, Bitbucket o Azure DevOps, con su prueba de antes y después. Darkmoon nunca fusiona de forma automática, y todo lo que no pudo validar del todo se abre como borrador claramente marcado. La idea es una propuesta en la que una persona pueda confiar, no un cambio silencioso en producción. Una gran diferencia.

Los valores sensibles se tokenizan antes de llegar al modelo. Las IP de los hosts y las credenciales se sustituyen por marcadores deterministas, se cifran con Fernet en memoria y nunca se registran, y luego se rehidratan localmente según una lista blanca. Los intentos de exfiltración saliente se bloquean. ¿Te inquieta alimentar un LLM con datos reales de tu infraestructura? Esta es la respuesta.

La edición Community tiene licencia GPLv3 y es tuya para autoalojarla para siempre, así que puedes auditar y modificar todo el motor autónomo. Eso importa para equipos que no pueden ejecutar herramientas de código cerrado en su propia infraestructura. Puedes inspeccionar exactamente lo que hace el agente.