Beelzebub
一款利用大语言模型驱动的开源欺骗框架，部署多种协议伪装服务，主动引诱攻击者并收集威胁情报。
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用AI假服务钓鱼攻击者，自动收集攻击手法，比传统蜜罐更智能。
주요 기능
- 自适应欺骗引擎：集成 OpenAI 或 Ollama，实时生成上下文相关的逼真回复，拖住攻击者并记录其行为
- 低代码服务定义：通过 YAML 文件配置伪装服务，配合正则命令匹配，无需编写一行代码
- 多协议覆盖：支持 SSH、HTTP、TCP、TELNET、MCP，从基础设施到 AI 智能体攻击面全面防护
- 可扩展插件系统：实现 CommandPlugin 或 HTTPPlugin 接口即可注册自定义响应逻辑，不改核心代码
- 全栈可观测性：Prometheus 指标监控 + RabbitMQ 事件流，可对接 SIEM 系统
할 수 없는 것
- •必须配置 LLM API 密钥（OpenAI 或 Ollama），否则 LLM 功能降级为静态回复，诱捕效果大打折扣,插件系统需要 Go 语言基础，不能完全零代码；YAML 配置中的正则匹配需要熟悉正则语法,内存限制默认 100 MiB，若部署多个高交互服务需根据负载调整
사용 사례
- 安全团队部署在企业边界，主动诱捕横向移动的攻击者
- AI 智能体安全：检测并收集针对 AI Agent 的提示注入攻击数据
- 红蓝对抗演练：快速搭建逼真的伪装服务训练蓝队响应能力
상세 설명
Beelzebub 是一个开源的欺骗运行时框架，它利用大语言模型（LLM）在 SSH、HTTP、TCP、TELNET 和 MCP 等多种协议上部署自适应伪装服务。与被动蜜罐不同，它能主动与攻击者进行逼真交互，收集高保真威胁情报，并检测针对 AI 智能体的提示注入攻击。通过低代码的 YAML 配置和插件系统，运维人员无需编写核心代码即可快速部署自定义伪装。内置 Prometheus 指标和 RabbitMQ 事件流，支持 Docker 和 Helm 一键部署，生产就绪。
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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克隆仓库并进入项目目录
使用 `docker compose up -d` 一键启动所有伪装服务
访问配置的端口（如 SSH 22，HTTP 80）攻击者会收到 LLM 生成的伪真实响应
- 克隆仓库并进入项目目录
- 使用 `docker compose up -d` 一键启动所有伪装服务
- 访问配置的端口（如 SSH 22，HTTP 80）攻击者会收到 LLM 生成的伪真实响应
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