언어 선택 Cheat 시트
제품정보
ARACNE (Autonomous Reconnaissance and Attack Coordination for Network Exploitation)은 SSH 서비스와 자율적으로 탐구하고 Linux Shell 환경을 활용하기위한 LLM 기반 에이전트입니다. SSH-accessible 시스템에 정교한 공격을 수행하기 위해 전통적인 침투 테스트 기법을 사용하는 큰 언어 모델을 결합합니다.
· Critical Warning: 고급 자율 악용 도구. 시스템에서만 사용하거나 테스트에 명시된 서면 승인이 있습니다. 무단 사용은 불법입니다.
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Persistence 기계장치
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Data Exfiltration 및 수집
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모니터링 및 로깅
세션 모니터링
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종합 로깅
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보안 및 윤리적 고려
인증 및 법률 준수
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안전 및 위험 관리
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문제 해결 및 최적화
성능 최적화
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디버깅 및 진단
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복구 및 백업
```bash
Session recovery and restoration
aracne recover session --session-id session-123 --full-recovery aracne recover state --session session-123 --checkpoint-restore aracne recover connection --session session-123 --reconnect
Backup and data protection
aracne backup create --session session-123 --incremental aracne backup restore --backup-id backup-456 --selective aracne backup verify --backup-id backup-456 --integrity-check
Data integrity and validation
aracne verify integrity --session session-123 --all-data aracne verify consistency --session session-123 --cross-validation aracne verify authenticity --session session-123 --digital-signatures ```의 경우
통합 예제
사이트맵 통합
```python
integrations/siem_integration.py
import json import requests from aracne.core.integration import BaseIntegration
class SIEMIntegration(BaseIntegration): def init(self, siem_url, api_key): self.siem_url = siem_url self.api_key = api_key
def send_ssh_attempt(self, attempt_data):
event = {
"timestamp": attempt_data.timestamp,
"source": "aracne",
"event_type": "ssh_attempt",
"target": attempt_data.target,
"username": attempt_data.username,
"success": attempt_data.success,
"method": attempt_data.method
}
self.send_event(event)
def send_privilege_escalation(self, privesc_data):
event = {
"timestamp": privesc_data.timestamp,
"source": "aracne",
"event_type": "privilege_escalation",
"target": privesc_data.target,
"technique": privesc_data.technique,
"success": privesc_data.success,
"privileges_gained": privesc_data.privileges
}
self.send_event(event)
def send_event(self, event):
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
response = requests.post(
f"{self.siem_url}/api/events",
headers=headers,
json=event
)
return response.status_code == 200
```에 대하여
위협 정보 통합
```python
integrations/threat_intel.py
import requests from aracne.core.threat_intel import ThreatIntelProvider
class ThreatIntelIntegration(ThreatIntelProvider): def init(self, api_key): self.api_key = api_key self.base_url = "https://api.threatintel.com"
def get_ssh_vulnerabilities(self, ssh_version):
headers = {"Authorization": f"Bearer {self.api_key}"}
response = requests.get(
f"{self.base_url}/vulnerabilities/ssh/{ssh_version}",
headers=headers
)
if response.status_code == 200:
return response.json()
return []
def get_exploit_techniques(self, target_os, target_version):
headers = {"Authorization": f"Bearer {self.api_key}"}
response = requests.get(
f"{self.base_url}/techniques/{target_os}/{target_version}",
headers=headers
)
if response.status_code == 200:
return response.json()
return []
def report_new_technique(self, technique_data):
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
response = requests.post(
f"{self.base_url}/techniques/report",
headers=headers,
json=technique_data
)
return response.status_code == 201
```의 경우
최고의 연습
SSH Exploitation 모범 사례
```bash
Reconnaissance before exploitation
aracne recon comprehensive --target 192.168.1.100 --pre-exploitation aracne analyze target --target 192.168.1.100 --vulnerability-assessment aracne plan attack --target 192.168.1.100 --risk-assessment
Gradual escalation approach
aracne attack gentle --target 192.168.1.100 --low-impact aracne attack moderate --target 192.168.1.100 --measured-approach aracne attack aggressive --target 192.168.1.100 --high-confidence
Stealth and operational security
aracne stealth maximum --session session-123 --anti-detection aracne opsec enable --session session-123 --comprehensive aracne evasion advanced --session session-123 --adaptive ```에 대하여
AI 모델 최적화
```bash
Model selection and tuning
aracne ai optimize --model-selection --task-specific aracne ai tune --parameters --performance-focused aracne ai calibrate --confidence-thresholds --accuracy-focused
Prompt engineering and optimization
aracne ai optimize-prompts --task ssh-exploitation aracne ai optimize-prompts --task privilege-escalation aracne ai optimize-prompts --task lateral-movement
Continuous learning and improvement
aracne ai learn --from-sessions --pattern-recognition aracne ai update --knowledge-base --latest-techniques aracne ai validate --accuracy --benchmark-testing ```의 경우
운영 능력
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