Productos FTTH

Tienda FFTH desde 2004

Entradas Mensuales

Síguenos en:

Canal Oficial Telegram de elhacker.NET Grupo Facebook elhacker.NET Twitter elhacker.NET Canal Youtube elhacker.NET Comunidad Steam: Grupo elhacker.NET Mastodon

Entradas populares

PostHeaderIcon RedAmon: IA que encadena reconocimiento, explotación y postexplotación


Se ha presentado RedAmon, una nueva plataforma de seguridad ofensiva de código abierto que redefine las pruebas de penetración automatizadas. Esta herramienta de diseño modular y basada en Docker integra en un único flujo de trabajo el reconocimiento, la explotación, la post-explotación, el triaje mediante IA y la remediación de código, finalizando el proceso con la creación automática de un pull request en GitHub que ya incluye la solución al problema detectando.





Una nueva plataforma de seguridad ofensiva de código abierto llamada RedAmon está redefiniendo las pruebas de penetración automatizadas al encadenar el reconocimiento, la explotación, la post-explotación, el triaje impulsado por IA y la remediación automatizada de código, todo ello en un único flujo de trabajo de extremo a extremo que culmina en una solicitud de extracción (pull request) de GitHub con la corrección ya escrita.



 

RedAmon es un marco de trabajo de pruebas de penetración modular y contenedorizado basado en Docker que no requiere que instales ninguna herramienta de seguridad directamente en el sistema anfitrión.

La plataforma está arquitectónicamente diseñada en torno a seis pilares fundamentales: un flujo de reconocimiento paralelizado, un orquestador de agentes de IA, un grafo de superficie de ataque, EvoGraph para la inteligencia entre sesiones, el motor de remediación CypherFix y un motor de configuración de proyectos con más de 500 parámetros. Su cadena de ataque completa se resume así:

Reconocimiento → Explotación → Post-Explotación → Triaje de IA → Agente CodeFix → PR de GitHub

El flujo de reconocimiento de RedAmon lanza en paralelo más de 40 herramientas de seguridad estándar de la industria, incluyendo Subfinder, Amass, Naabu, Masscan, Nuclei, Katana, FFuf y Arjun dentro de un contenedor de Kali Linux.

La salida de cada herramienta alimenta directamente un grafo de conocimiento compartido en Neo4j con 17 tipos de nodos y más de 20 tipos de relaciones, lo que le otorga al agente de IA una superficie de ataque estructurada, totalmente conectada y consultable en cuestión de minutos en lugar de horas.

Un módulo dedicado llamado AI Gauntlet extiende el reconocimiento a superficies de IA/LLM, atacando los endpoints descubiertos con cuatro herramientas de red-team: garak, PyRIT, Giskard y promptfoo, para probar inyecciones de prompts, jailbreaks y fugas de datos, todo ello mapeado según las clasificaciones de OWASP-LLM y MITRE-ATLAS.

En el corazón de RedAmon se encuentra un agente autónomo basado en LangGraph que implementa el patrón ReAct (Razonamiento + Acción). El agente avanza a través de tres fases secuenciales: Informacional, Explotación y Post-Explotación, y tiene acceso a más de 14 herramientas de seguridad a través de servidores de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) que se ejecutan en un entorno de Kali aislado (sandbox).

Estas herramientas incluyen Metasploit para la ejecución de exploits, Hydra para el fuerza bruta de credenciales, Playwright para la automatización del navegador y una shell completa de Kali con más de 70 utilidades de CLI preinstaladas.



 

Un modo de "Fireteam" permite que el agente raíz se despliegue en múltiples sub-agentes especialistas que trabajan en paralelo; por ejemplo, validando simultáneamente políticas de credenciales vía Hydra, verificando una ruta de exploit de CVE mediante la escalada de privilegios y mapeando vulnerabilidades XSS en un frontend.

 

Donde la mayoría de las herramientas ofensivas se detienen en el descubrimiento, RedAmon va más allá con CypherFix, un flujo de remediación automatizado de dos agentes. Un Agente de Triaje ejecuta nueve consultas Cypher preconfiguradas contra el grafo de Neo4j, correlaciona cientos de hallazgos, los elimina por duplicado y los clasifica según su explotabilidad.

 



Posteriormente, un Agente CodeFix clona el repositorio objetivo, navega por el código utilizando 11 herramientas conscientes del código, implementa correcciones específicas en un bucle ReAct y abre una solicitud de extracción en GitHub lista para que la revises y la fusiones.

RedAmon no es totalmente autónomo por diseño. Un sistema de Confirmación de Herramientas proporciona puertas de control humanas para cada herramienta, pausando la ejecución del agente antes de operaciones de alto impacto como escaneos de Nmap, exploits de Metasploit o ejecuciones de fuerza bruta con Hydra, presentando avisos de Permitir/Denegar en la línea de tiempo del chat.

Puedes subir un documento de Reglas de Compromiso (RoE) para configurar automáticamente las restricciones de todo el proyecto, mientras que un Guardrail de Objetivos bloquea permanentemente dominios gubernamentales, militares y educativos a nivel de marco de trabajo.

RedAmon fue creado y es mantenido por Samuele Giampieri, un Arquitecto de Plataformas de IA certificado por AWS con más de 15 años de experiencia en sistemas agénticos de IA empresariales, junto con Ritesh Gohil, Ingeniero de Ciberseguridad en Workday con más de 7 años en pruebas de penetración y 11 CVE publicados.

El marco de trabajo soporta proveedores de LLM, incluyendo OpenAI (GPT-5), Anthropic (Claude Opus 4.6), AWS Bedrock y modelos locales compatibles con Ollama, con más de 400 modelos seleccionables dinámicamente por proyecto. Está disponible en GitHub.



Fuentes:
https://cybersecuritynews.com/redamon-ai-tool/

0 comentarios :

Publicar un comentario

Los comentarios pueden ser revisados en cualquier momento por los moderadores.

Serán publicados aquellos que cumplan las siguientes condiciones:
- Comentario acorde al contenido del post.
- Prohibido mensajes de tipo SPAM.
- Evite incluir links innecesarios en su comentario.
- Contenidos ofensivos, amenazas e insultos no serán permitidos.

Debe saber que los comentarios de los lectores no reflejan necesariamente la opinión del STAFF.