Dunia **pentesting** (penetrasi testing) dulunya sangat bergantung pada keahlian manusia. Para spesialis menghabiskan berhari-hari menjelajahi jaringan atau aplikasi web secara manual, proses yang memakan waktu berminggu-minggu dan biaya konsultan yang mencapai ribuan dolar setiap harinya. Hasilnya pun bervariasi, tergantung pada siapa pentester-nya. Namun, hadirnya otomatisasi berjanji akan menjembatani kesenjangan ini.

Sekarang, semakin banyak proyek menyerahkan pekerjaan ini kepada agen AI yang mampu merencanakan dan mengeksekusi sendiri. Salah satu proyek yang menonjol dalam kelompok ini adalah **DarkMoon Open Source AI Pentesting Platform**. DarkMoon menjalankan penilaian keamanan secara menyeluruh dan menyediakan laporan berbasis bukti setelah selesai.

## Bagaimana DarkMoon Bekerja? Arsitektur yang Cerdas

DarkMoon dirancang dengan memisahkan model yang "berpikir" dari alat yang "bertindak". Ini adalah fondasi penting untuk keamanan dan akurasi.

Sebuah orkestrator bernama **OpenCode** berkomunikasi dengan model bahasa besar (LLM), merencanakan setiap langkah, lalu mendelegasikan tindakan nyata ke lapisan kontrol yang dibangun di atas **Model Context Protocol (MCP)**. Lapisan MCP ini mengekspos daftar alat yang diizinkan (allow-list) dan menjalankan alat-alat tersebut di dalam kontainer Docker yang terisolasi. Kontainer ini sudah dilengkapi dengan lebih dari lima puluh utilitas keamanan, termasuk **Nuclei**, **sqlmap**, **BloodHound**, dan **NetExec**. Selain itu, DarkMoon juga memiliki sub-agen khusus yang mencakup aplikasi web, Active Directory, Kubernetes, dan protokol jaringan.

### Alur Penilaian Otomatis

Penilaian di DarkMoon mengikuti urutan yang teratur. Pertama, platform ini akan menemukan port dan layanan yang terbuka, lalu melakukan *fingerprinting* terhadap *technology stack*. Setelah itu, ia memodelkan *attack surface* dan mengirimkan sub-agen yang cocok dengan apa yang ditemukan.

Sistem umpan balik reaktif memastikan hasil setiap langkah dikembalikan ke orkestrator. Misalnya, jika situs WordPress terdeteksi di awal, agen CMS akan dipicu. Jika *endpoint* GraphQL ditemukan kemudian, agen GraphQL akan ditarik masuk. Cakupan penilaian ini selaras dengan metodologi yang sudah mapan, seperti ISO 27001 dan NIST SP 800-115.

### Prioritas Keamanan dan Batasan Lingkup

Salah satu kekhawatiran terbesar dalam otomatisasi AI adalah otonomi yang tak terbatas. DarkMoon menangani ini dengan serius. Boutayeb, pemimpin pemeliharaan DarkMoon, menjelaskan bahwa **LLM tidak pernah mengeksekusi perintah arbitrer secara langsung**. Setiap tindakan melewati server MCP, yang hanya mengekspos daftar alat dan alur kerja yang secara eksplisit diizinkan.

Lingkup penilaian ditentukan oleh pengguna di awal setiap eksekusi, misalnya sebagai target, domain, rentang IP, atau aplikasi. Orkestrator hanya membangun gambaran dari aset yang ditemukan di dalam batas yang diotorisasi tersebut dan menyerahkan eksekusi ke metodologi yang disetujui. Alat baru tidak akan tersedia sampai seseorang menginstalnya, mendaftarkannya di server MCP, dan mengeksposnya ke lapisan orkestrasi. Tujuan desain ini adalah "membuat eksekusi deterministik, dapat diaudit, dan terbatas daripada membiarkan perilaku otonom yang tidak terbatas," kata Boutayeb.

## Pilihan Model LLM dan Pertimbangan Biaya

Pertanyaan tentang biaya selalu muncul. Untuk penilaian aplikasi web standar menggunakan model *frontier*, biayanya sekitar sepuluh dolar dalam biaya API. Tentu saja, keterlibatan yang lebih besar seperti Active Directory atau infrastruktur multi-host akan memakan lebih banyak biaya, karena model terus melakukan penalaran berdasarkan bukti baru, merencanakan langkah-langkah, dan jalur serangan.

DarkMoon mendukung berbagai model LLM, termasuk OpenAI, Anthropic, OpenRouter, dan model lokal melalui Ollama atau llama.cpp. Boutayeb merekomendasikan **Claude** karena keseimbangan antara kualitas penalaran, stabilitas perencanaan, dan kinerja konteks panjangnya.

Namun, ada sedikit catatan terkait sistem keamanan vendor. Model Anthropic terbaru memiliki klasifikasi yang dapat menginterupsi, menolak, atau diam-diam menurunkan tugas keamanan ofensif, bahkan dalam keterlibatan yang diizinkan. Dalam pengujian DarkMoon, Claude Opus 4.8 mencapai batas-batas tersebut di tengah penilaian, sementara Claude Opus 4.6 menjalankan penilaian hingga selesai tanpa interupsi. Proyek ini menyarankan operator menggunakan **Opus 4.6** sebagai pilihan yang paling stabil, dan menyebutkan Program Verifikasi Siber Anthropic sebagai jalur opsional bagi organisasi yang disetujui. Model kecil dalam rentang parameter yang lebih rendah tetap tidak didukung untuk menjalankan tugas otonom ini.

Singkatnya, "Ini bisa sepenuhnya gratis untuk dijalankan jika Anda tetap di lokal, atau beberapa dolar per penilaian jika Anda menginginkan kualitas penalaran tambahan dari model *frontier*. Setiap pengguna memilih keseimbangan mereka sendiri antara biaya dan kemampuan," kata Boutayeb.

## Laporan Berbasis Bukti: Akurasi dan Transparansi

DarkMoon hanya mempromosikan temuan jika ada bukti yang mendukungnya. Sinyal lemah seperti respons HTTP 200 generik, *payload* yang terefleksi, dan indikator yang ambigu akan diturunkan peringkatnya dan diberi label **Unconfirmed**.

Temuan yang dikonfirmasi dilengkapi dengan perintah yang dieksekusi, keluaran mentah, pasangan permintaan dan respons HTTP, serta jejak eksekusi yang mendukungnya. Boutayeb menegaskan, "LLM tidak pernah diperlakukan sebagai sumber kebenaran. Bukti yang dikumpulkan dari lingkungan target tetap menjadi sumber kebenaran." Dia menambahkan bahwa tujuan ini menjaga validasi analis, mengurangi *triage* manual, dan memastikan setiap kesimpulan dapat dilacak dan direproduksi.

DarkMoon tersedia secara gratis di GitHub, memberikan kesempatan bagi siapa saja untuk meningkatkan postur keamanan mereka dengan otomatisasi AI.

## Referensi
https://www.helpnetsecurity.com/2026/06/29/darkmoon-open-source-ai-pentesting-platform/

DarkMoon adalah platform pentesting AI open-source yang mengotomatisasi penilaian keamanan. Pelajari bagaimana DarkMoon memisahkan logika dari eksekusi, menggunakan agen khusus, dan memberikan laporan berbasis bukti untuk menjaga sistem Anda tetap aman.

DarkMoon: Platform Pentesting AI Open-Source untuk Otomatisasi Penilaian Keamanan

Reggi

Dunia keamanan siber terus beradaptasi dengan taktik penyerang yang semakin canggih. Salah satu area krusial adalah **persistensi**, di mana malware berusaha bertahan di sistem setelah reboot atau restart layanan. Untuk membantu analis dan pemburu ancaman, hadir sebuah alat tangguh bernama **PyrsistenceSniper**. Dikembangkan oleh Hexastrike, PyrsistenceSniper adalah solusi berbasis Python yang dirancang khusus untuk mendeteksi 117 mekanisme persistensi yang berbeda di Windows, Linux, dan macOS.

Alat ini terinspirasi dari Autoruns dan PersistenceSniper, namun PyrsistenceSniper dibuat untuk tujuan deteksi *offline*. Ini berarti kamu bisa menganalisis koleksi forensik, *disk image* yang telah di-*mount*, atau *KAPE dumps* tanpa perlu mengakses sistem secara langsung. PyrsistenceSniper memanfaatkan pustaka `libregf` untuk mengurai *registry hive* secara native, memungkinkannya menyelesaikan pemindaian sistem yang sangat aktif hanya dalam waktu kurang dari tiga puluh detik. Ini sangat membantu dalam proses triase awal dan analisis yang cepat.

### Cara PyrsistenceSniper Mengendus Bahaya

PyrsistenceSniper tidak hanya mencari jejak, tetapi juga melakukan validasi. Salah satu fitur utamanya adalah kemampuan untuk melakukan pemfilteran berbasis tanda tangan digital. Alat ini memvalidasi tanda tangan Authenticode. Ini penting untuk memisahkan entri persistensi berbahaya dari entri sistem operasi yang sah, termasuk binari yang ditukar atau *DLL proxying* yang mungkin terlewat oleh daftar putih berbasis nilai.

Antarmuka baris perintah (CLI) PyrsistenceSniper memberikan keluaran terminal yang detail. Ini secara visual akan menandai anomali berdasarkan teknik MITRE ATT&CK yang diakui. Maurice Fielenbach dari Hexastrike juga menjelaskan bahwa setiap temuan otomatis diperkaya dengan pemeriksaan keberadaan file, *hash* SHA-256, penanda Authenticode, serta klasifikasi LOLBin (Living Off the Land Binaries) yang diketahui. Semua ini bertujuan untuk menyederhanakan proses respons insiden.

### Kustomisasi dan Pengurangan Noise

PyrsistenceSniper memungkinkan kamu menyesuaikan aturan *allow* dan *block* menggunakan profil deteksi berbasis YAML. Ini bisa dikonfigurasi secara global atau per pemeriksaan individu. Sistem ini memprioritaskan aturan *block*, secara otomatis mengkategorikan kecocokan sebagai tingkat keparahan tinggi sambil menyaring entitas yang diketahui baik, seperti binari yang ditandatangani Microsoft. Mekanisme penekanan bertarget ini menghilangkan peringatan redundan, seringkali mengurangi volume total keluaran hingga sembilan puluh persen selama analisis forensik.

Untuk standarisasi pelaporan ancaman, Hexastrike menyelaraskan pemeriksaan persistensi unik alat ini langsung dengan sembilan teknik MITRE ATT&CK yang berbeda. PyrsistenceSniper mencakup 117 pemeriksaan yang mencakup vektor persistensi Windows yang paling sering disalahgunakan. Tim keamanan dapat menggunakan kategorisasi ini untuk melacak mekanisme, mulai dari alur eksekusi yang dibajak hingga proses autentikasi yang dimodifikasi di seluruh lingkungan yang disusupi.

### Fleksibilitas Pelaporan dan Instalasi

PyrsistenceSniper juga menyediakan laporan HTML interaktif yang memungkinkan pembela keamanan untuk secara dinamis memfilter dan mengurutkan peringkat keparahan. Tim respons insiden sering menggunakan keluaran CSV dan XLSX untuk menumpuk indikator anomali di beberapa sistem yang disusupi secara bersamaan.

Untuk instalasinya, PyrsistenceSniper dibuat dengan fleksibilitas. Kamu bisa memasangnya langsung dari Python Package Index (PyPI) menggunakan manajer paket standar, atau dengan mengkompilasinya dari kode sumber resmi. Tim pengembang juga menyediakan kontainer Docker resmi. Ini memungkinkan analis memindai koleksi triase tanpa perlu mengonfigurasi lingkungan Python lokal atau dependensi sistem. Profesional forensik digital sering memanfaatkan pendekatan ter-*containerisasi* ini untuk mengekspor laporan HTML lengkap dan file CSV secara dinamis selama keterlibatan respons insiden aktif.

Berikut contoh instalasi via pip:

```bash
pip install pyrsistencesniper
```

Atau jika ingin menggunakan Docker:

```bash
docker pull hexastrike/pyrsistencesniper
docker run hexastrike/pyrsistencesniper <perintah_pyrsistencesniper>
```

Secara keseluruhan, PyrsistenceSniper adalah alat yang efisien dan serbaguna bagi profesional keamanan siber. Kemampuannya mendeteksi berbagai teknik persistensi, kustomisasi yang mendalam, serta integrasi dengan standar industri menjadikannya aset berharga dalam setiap toolkit forensik digital.

## Referensi
- https://cybersecuritynews.com/pyrsistencesniper/

PyrsistenceSniper adalah alat berbasis Python yang dikembangkan Hexastrike untuk mendeteksi 117 teknik persistensi malware di Windows, Linux, dan macOS dari citra disk atau koleksi forensik.

PyrsistenceSniper: Mendeteksi 117 Teknik Persistensi Malware di Multi-Platform

Solusi praktis integrasi webmail custom ke dalam dashboard Gmail. Kelola, baca, dan kirim email domain pribadi langsung dari satu tempat tanpa ribet gonta-ganti tab.

Mengapa Kamu Masih Buka Dua Tab Terpisah? Panduan Setup Custom Webmail Langsung di Dashboard Gmail

Pelajari efisiensi merakit mesin tetas telur listrik AC otomatis dengan modal murah untuk mendongkrak hasil ternak unggas tanpa repot bolak-balik telur manual.

Otomasi Ternak Unggas: Kenapa Rakit Sendiri Mesin Penetas Telur AC Jauh Lebih Worth It Dibanding Cara Konvensional?

Pelajari bagaimana mesin tetas telur berbasis arus listrik DC bekerja menjaga suhu dan kelembapan ideal untuk mendongkrak keberhasilan penetasan telur unggas.

Mesin Tetas Telur Arus DC: Solusi Hardware Murah Buat Tingkatin Angka Penetasan Unggas

Kupas tuntas seluk-beluk mobil aki anak dengan kontrol ganda dan fitur multimedia. Pahami batas spesifikasi hardware sebelum eksekusi build sendiri.

EV Versi Mini: Membedah Mobil Listrik Aki Lengkap dengan Remote Control dan Fitur Multimedia

Pelajari cara merakit smart power strip berbasis NodeMCU dan Blynk untuk kontrol daya nirkabel serta integrasi IoT yang aman dan efisien.

Mengapa Beli Mahal Kalau Bisa Bikin Sendiri? Rancang Smart Power Strip Berbasis NodeMCU dan Blynk

Solusi tuntas mengatasi bug sistem dan software bermasalah di MacBook dengan panduan install ulang macOS lewat Internet Recovery secara aman.

#keamanan-jaringan

Getting Lastest Post..

Populer Bulan Ini