Beelzebub
대규모 언어 모델로 구동되는 오픈 소스 디셉션 프레임워크로, 다양한 프로토콜 위장 서비스를 배포하여 공격자를 능동적으로 유인하고 위협 인텔리전스를 수집합니다.
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AI 가짜 서비스로 공격자를 유인하여 공격 기법을 자동으로 수집하며, 기존 허니팟보다 더 스마트합니다.
주요 기능
- 적응형 디셉션 엔진: OpenAI 또는 Ollama와 통합하여 컨텍스트에 맞는 사실적인 응답을 실시간으로 생성하고, 공격자를 붙잡아 두며 그 행동을 기록
- 로우코드 서비스 정의: YAML 파일로 위장 서비스를 구성하고 정규식 명령 매칭을 지원하여 코드 한 줄도 작성할 필요 없음
- 다중 프로토콜 커버리지: SSH, HTTP, TCP, TELNET, MCP를 지원하여 인프라부터 AI 에이전트 공격 표면까지 포괄적으로 방어
- 확장 가능한 플러그인 시스템: CommandPlugin 또는 HTTPPlugin 인터페이스를 구현하기만 하면 코어 코드를 수정하지 않고 사용자 정의 응답 로직 등록 가능
- 풀스택 관측 가능성: Prometheus 메트릭 모니터링 + RabbitMQ 이벤트 스트림으로 SIEM 시스템과 연동 가능
할 수 없는 것
- •LLM API 키(OpenAI 또는 Ollama)를 반드시 구성해야 하며, 그렇지 않으면 LLM 기능이 정적 응답으로 저하되어 유인 효과가 크게 감소합니다. 플러그인 시스템은 Go 언어 기초 지식이 필요하며 완전한 노코드는 불가능합니다. YAML 구성의 정규 표현식 매칭은 정규 표현식 문법에 익숙해야 합니다. 메모리 제한의 기본값은 100 MiB이며, 여러 고상호작용 서비스를 배포하는 경우 부하에 따라 조정해야 합니다.
사용 사례
- 보안 팀이 기업 경계에 배포되어 측면 이동하는 공격자를 능동적으로 유인
- AI 에이전트 보안: AI Agent를 대상으로 한 프롬프트 인젝션 공격 데이터 탐지 및 수집
- 레드팀-블루팀 대항 훈련: 사실적인 위장 서비스를 빠르게 구축하여 블루팀의 대응 능력 훈련
상세 설명
Beelzebub는 오픈소스 디셉션 런타임 프레임워크로, 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 SSH, HTTP, TCP, TELNET, MCP 등 다양한 프로토콜에서 적응형 위장 서비스를 배포합니다. 수동적 허니팟과 달리 공격자와 능동적으로 실감 나게 상호작용하고, 고충실도 위협 인텔리전스를 수집하며, AI 에이전트를 대상으로 하는 프롬프트 인젝션 공격을 탐지합니다. 로우코드 YAML 구성과 플러그인 시스템을 통해 운영자는 핵심 코드를 작성하지 않고도 맞춤형 위장을 빠르게 배포할 수 있습니다. Prometheus 메트릭과 RabbitMQ 이벤트 스트림을 내장하고 있으며, Docker와 Helm 원클릭 배포를 지원하여 프로덕션에 바로 사용할 수 있습니다.
문제 해결 & FAQ (2)
문제 해결httpmock과 백그라운드 고루틴을 사용하는 Go 단위 테스트에서 발생하는 간헐적 DATA RACE 오류를 해결하는 방법
데이터 레이스는 백그라운드 고루틴에서 HTTP 요청이 진행 중일 때 httpmock.DeactivateAndReset()이 호출될 때 발생합니다. 수정 방법: 1) 백그라운드 루프 로직을 테스트 가능한 동기 함수로 추출합니다. 2) 채널(예: chan struct{})을 통해 중지 메커니즘을 추가합니다. 3) 고루틴이 종료된 후에 teardown이 수행되도록 합니다 (중지 신호를 보낸 후 httpmock.DeactivateAndReset() 호출). 4) 테스트에서 공유 가변 상태를 제거하거나 카운터에 sync/atomic을 사용합니다. 이러한 변경 사항은 이슈 #300의 수정에서 보여지며, -race 플래그로 테스트가 통과할 수 있게 합니다.
설정GoPot에서 LLM 제공자로 Anthropic (Claude)을 구성하는 방법은?
llmProvider를 anthropic으로 설정하고 모델 이름과 API 키를 제공하세요. 직접 Anthropic에 접속하려면 다음을 사용하세요:
plugin:
llmProvider: "anthropic"
llmModel: "claude-haiku-4-5-20251001"
anthropicSecretKey: "sk-ant-..."
Databricks AI Gateway(Anthropic 호환)를 사용하려면 host를 재정의하세요:
plugin:
llmProvider: "anthropic"
llmModel: "databricks-claude-sonnet-4-6"
host: "https://adb-<workspace-id>.azuredatabricks.net/serving-endpoints/anthropic/v1"
anthropicSecretKey: "<databricks-pat-or-oauth-token>"
키는 환경 변수를 통해서도 설정할 수 있습니다.
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`docker compose up -d`를 사용하여 모든 위장 서비스를 한 번에 시작합니다
구성된 포트(예: SSH 22, HTTP 80)에 접근하는 공격자는 LLM이 생성한 실제와 유사한 위조 응답을 받게 됩니다
- 저장소를 클론하고 프로젝트 디렉터리로 이동합니다
- `docker compose up -d`를 사용하여 모든 위장 서비스를 한 번에 시작합니다
- 구성된 포트(예: SSH 22, HTTP 80)에 접근하는 공격자는 LLM이 생성한 실제와 유사한 위조 응답을 받게 됩니다
체크섬 없음
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오픈소스 투명성
GitHub 소스 보기제거 정보
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추가 의존성 없음
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2 FAQs
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