RedAmon: Ferramenta de Segurança com IA para Reconhecimento, Exploração e Pós-Exploração
RedAmon revoluciona os testes de penetração automatizados, integrando reconhecimento de ativos, exploração de vulnerabilidades, pós-exploração e análise de vulnerabilidades com IA em um pipeline ponta a ponta. A plataforma gera automaticamente pull requests no GitHub com código de correção.
MundiX News·08 de julho de 2026·7 min de leitura·👁 1 views
Uma nova plataforma de segurança ofensiva de código aberto, RedAmon, está redefinindo o fluxo de trabalho de testes de penetração automatizados. Ela integra reconhecimento de ativos, exploração de vulnerabilidades, operações de pós-exploração, classificação e análise de vulnerabilidades com IA, e correção automatizada de código em um pipeline completo de ponta a ponta. O objetivo final é gerar automaticamente pull requests (PRs) no GitHub, incluindo o código de correção necessário.
RedAmon é um framework de teste de penetração modular e conteinerizado, construído sobre Docker, eliminando a necessidade de instalar diversas ferramentas de segurança diretamente no host local. A arquitetura da plataforma é sustentada por seis módulos principais: um pipeline de reconhecimento de ativos paralelizado, um orquestrador de agentes de IA, um grafo de superfície de ataque, um grafo de evolução de inteligência entre sessões (EvoGraph), o motor de correção de vulnerabilidades CypherFix, e um motor de configuração de projeto que suporta mais de 500 parâmetros de configuração. O fluxo completo da cadeia de ataque pode ser resumido em: Reconhecimento de Ativos → Exploração de Vulnerabilidades → Operações de Pós-Exploração → Análise de Vulnerabilidades com IA → Agente de Correção de Código → Submissão de Pull Request no GitHub.
O módulo de reconhecimento de ativos do RedAmon pode orquestrar paralelamente mais de 40 ferramentas de segurança líderes do setor dentro de um contêiner Kali Linux, incluindo Subfinder, Amass, Naabu, Masscan, Nuclei, Katana, FFuf, Arjun, entre outras. Todos os dados de saída das ferramentas são unificados em um grafo de conhecimento Neo4j compartilhado. O grafo possui 17 tipos de nós de entidade e mais de 20 tipos de relações, permitindo a construção de uma superfície de ataque visualizada, completa, conectada e pesquisável para os agentes de IA em minutos, economizando horas de processamento de dados que seriam necessárias com ferramentas tradicionais.
Um módulo dedicado de teste de segurança com IA, o 'AI Gauntlet', foca especificamente na expansão do reconhecimento para superfícies de negócios de Large Language Models (LLMs) / IA. Ele integra quatro ferramentas específicas para red teaming: Garak, PyRIT, Giskard e Promptfoo, para realizar detecções de segurança em endpoints de interface detectados. Isso cobre riscos como injeção de prompt, jailbreaking de modelo e vazamento de dados. Os resultados da detecção são mapeados para as especificações de segurança de LLMs da OWASP e o framework de ataque e defesa de LLMs da MITRE-ATLAS.
O núcleo do RedAmon reside em agentes autônomos construídos sobre LangGraph, utilizando o padrão ReAct (Reasoning + Action). Os agentes executam três fases sequenciais: Fase de Coleta de Informações, Fase de Exploração de Vulnerabilidades e Fase de Pós-Exploração. Através de um serviço de Model Context Protocol (MCP) rodando em um ambiente Kali isolado por sandbox, eles podem chamar mais de 14 ferramentas de segurança, incluindo Metasploit para execução de payloads de vulnerabilidade, Hydra para brute-force de credenciais e Playwright para automação de testes de navegador. O ambiente de linha de comando Kali completo vem pré-instalado com mais de 70 ferramentas de segurança de linha de comando.
A plataforma inclui o 'Fireteam Mode', onde um agente raiz principal pode se dividir em múltiplos sub-agentes especializados para operar simultaneamente. Por exemplo, eles podem executar simultaneamente a validação de políticas de senha com Hydra, verificar caminhos de exploração de vulnerabilidades CVE através de cadeias de escalonamento de privilégios e escanear globalmente vulnerabilidades de Cross-Site Scripting (XSS) no frontend.
A maioria das ferramentas de segurança ofensiva para na descoberta de vulnerabilidades. No entanto, RedAmon implementa o CypherFix, um pipeline de correção com dual-agent, para um tratamento de ciclo fechado de vulnerabilidades. O agente de análise de vulnerabilidades executa nove conjuntos de consultas de grafo predefinidas no grafo Neo4j, agregando centenas de resultados de varredura, deduplicando automaticamente e classificando o risco com base na dificuldade de exploração. O agente de correção de código, por sua vez, clona o repositório de código alvo, utiliza 11 ferramentas de análise de código para percorrer o código-fonte, gera código de correção direcionado através de iterações de raciocínio e cria automaticamente um pull request no GitHub para revisão e mesclagem manual.
O framework é projetado não para operação totalmente autônoma, mas com um mecanismo de confirmação de ferramenta para controle humano. Antes de executar operações de alto risco (como varreduras Nmap em larga escala, payloads de vulnerabilidade Metasploit, brute-force Hydra, etc.), o fluxo do agente é pausado, e uma janela de diálogo 'Permitir / Recusar' aparece na interface interativa, permitindo que o usuário confirme antes de prosseguir. Ele suporta o upload de um 'Scope of Authorization Document (RoE)' para configurar restrições de operação em todo o projeto com um clique. Mecanismos de proteção de destino estão embutidos, com o framework bloqueando permanentemente domínios governamentais, militares e educacionais em seu nível inferior para evitar varreduras não autorizadas.
RedAmon é liderado e mantido por Samuele Giampieri, que possui 15 anos de experiência em desenvolvimento de sistemas de agentes de IA corporativos e é um arquiteto de plataforma de IA certificado pela AWS. O desenvolvedor colaborador, Ritesh Gohil, é um engenheiro de segurança cibernética na Workday com 7 anos de experiência prática em testes de penetração e contribuiu com 11 números de vulnerabilidade de domínio público (CVEs). O framework é compatível com os principais provedores de serviços de LLM, incluindo OpenAI (GPT-5), Anthropic (Claude Opus 4.6) e Amazon Bedrock, além de modelos offline locais adaptados para Ollama. Projetos individuais podem alternar dinamicamente entre mais de 400 LLMs. O repositório de código aberto do projeto está hospedado no GitHub.
🛡️⚡
Pare de pesquisar. Comece a hackear.
O MundiX é seu copiloto de pentest com IA: comandos exatos, análise de outputs e próximo passo na kill chain — em segundos.
Sem cartão para começar · Planos a partir de R$49/mês
Uma nova plataforma de segurança ofensiva de código aberto, RedAmon, está redefinindo o fluxo de trabalho de testes de penetração automatizados. Ela integra reconhecimento de ativos, exploração de vulnerabilidades, operações de pós-exploração, classificação e análise de vulnerabilidades com IA, e correção automatizada de código em um pipeline completo de ponta a ponta. O objetivo final é gerar automaticamente pull requests (PRs) no GitHub, incluindo o código de correção necessário.
RedAmon é um framework de teste de penetração modular e conteinerizado, construído sobre Docker, eliminando a necessidade de instalar diversas ferramentas de segurança diretamente no host local. A arquitetura da plataforma é sustentada por seis módulos principais: um pipeline de reconhecimento de ativos paralelizado, um orquestrador de agentes de IA, um grafo de superfície de ataque, um grafo de evolução de inteligência entre sessões (EvoGraph), o motor de correção de vulnerabilidades CypherFix, e um motor de configuração de projeto que suporta mais de 500 parâmetros de configuração. O fluxo completo da cadeia de ataque pode ser resumido em: Reconhecimento de Ativos → Exploração de Vulnerabilidades → Operações de Pós-Exploração → Análise de Vulnerabilidades com IA → Agente de Correção de Código → Submissão de Pull Request no GitHub.
O módulo de reconhecimento de ativos do RedAmon pode orquestrar paralelamente mais de 40 ferramentas de segurança líderes do setor dentro de um contêiner Kali Linux, incluindo Subfinder, Amass, Naabu, Masscan, Nuclei, Katana, FFuf, Arjun, entre outras. Todos os dados de saída das ferramentas são unificados em um grafo de conhecimento Neo4j compartilhado. O grafo possui 17 tipos de nós de entidade e mais de 20 tipos de relações, permitindo a construção de uma superfície de ataque visualizada, completa, conectada e pesquisável para os agentes de IA em minutos, economizando horas de processamento de dados que seriam necessárias com ferramentas tradicionais.
Um módulo dedicado de teste de segurança com IA, o 'AI Gauntlet', foca especificamente na expansão do reconhecimento para superfícies de negócios de Large Language Models (LLMs) / IA. Ele integra quatro ferramentas específicas para red teaming: Garak, PyRIT, Giskard e Promptfoo, para realizar detecções de segurança em endpoints de interface detectados. Isso cobre riscos como injeção de prompt, jailbreaking de modelo e vazamento de dados. Os resultados da detecção são mapeados para as especificações de segurança de LLMs da OWASP e o framework de ataque e defesa de LLMs da MITRE-ATLAS.
O núcleo do RedAmon reside em agentes autônomos construídos sobre LangGraph, utilizando o padrão ReAct (Reasoning + Action). Os agentes executam três fases sequenciais: Fase de Coleta de Informações, Fase de Exploração de Vulnerabilidades e Fase de Pós-Exploração. Através de um serviço de Model Context Protocol (MCP) rodando em um ambiente Kali isolado por sandbox, eles podem chamar mais de 14 ferramentas de segurança, incluindo Metasploit para execução de payloads de vulnerabilidade, Hydra para brute-force de credenciais e Playwright para automação de testes de navegador. O ambiente de linha de comando Kali completo vem pré-instalado com mais de 70 ferramentas de segurança de linha de comando.
A plataforma inclui o 'Fireteam Mode', onde um agente raiz principal pode se dividir em múltiplos sub-agentes especializados para operar simultaneamente. Por exemplo, eles podem executar simultaneamente a validação de políticas de senha com Hydra, verificar caminhos de exploração de vulnerabilidades CVE através de cadeias de escalonamento de privilégios e escanear globalmente vulnerabilidades de Cross-Site Scripting (XSS) no frontend.
A maioria das ferramentas de segurança ofensiva para na descoberta de vulnerabilidades. No entanto, RedAmon implementa o CypherFix, um pipeline de correção com dual-agent, para um tratamento de ciclo fechado de vulnerabilidades. O agente de análise de vulnerabilidades executa nove conjuntos de consultas de grafo predefinidas no grafo Neo4j, agregando centenas de resultados de varredura, deduplicando automaticamente e classificando o risco com base na dificuldade de exploração. O agente de correção de código, por sua vez, clona o repositório de código alvo, utiliza 11 ferramentas de análise de código para percorrer o código-fonte, gera código de correção direcionado através de iterações de raciocínio e cria automaticamente um pull request no GitHub para revisão e mesclagem manual.
O framework é projetado não para operação totalmente autônoma, mas com um mecanismo de confirmação de ferramenta para controle humano. Antes de executar operações de alto risco (como varreduras Nmap em larga escala, payloads de vulnerabilidade Metasploit, brute-force Hydra, etc.), o fluxo do agente é pausado, e uma janela de diálogo 'Permitir / Recusar' aparece na interface interativa, permitindo que o usuário confirme antes de prosseguir. Ele suporta o upload de um 'Scope of Authorization Document (RoE)' para configurar restrições de operação em todo o projeto com um clique. Mecanismos de proteção de destino estão embutidos, com o framework bloqueando permanentemente domínios governamentais, militares e educacionais em seu nível inferior para evitar varreduras não autorizadas.
RedAmon é liderado e mantido por Samuele Giampieri, que possui 15 anos de experiência em desenvolvimento de sistemas de agentes de IA corporativos e é um arquiteto de plataforma de IA certificado pela AWS. O desenvolvedor colaborador, Ritesh Gohil, é um engenheiro de segurança cibernética na Workday com 7 anos de experiência prática em testes de penetração e contribuiu com 11 números de vulnerabilidade de domínio público (CVEs). O framework é compatível com os principais provedores de serviços de LLM, incluindo OpenAI (GPT-5), Anthropic (Claude Opus 4.6) e Amazon Bedrock, além de modelos offline locais adaptados para Ollama. Projetos individuais podem alternar dinamicamente entre mais de 400 LLMs. O repositório de código aberto do projeto está hospedado no GitHub.
📤 Compartilhar & Baixar
🧰 Ferramentas recomendadas
Divulgação: alguns links são patrocinados. Podemos receber comissão se você comprar — sem custo extra para você. Só indicamos o que faz sentido para a comunidade.
