注册
登录
| 关键词：LeoAI, Agent, WebShell, Spring, WebSocket, Puppet, Skill, Shell, Tomcat, Filter | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
简介LeoAI 是一款给红队用的后渗透管理平台，定位接近冰蝎、哥斯拉这类 WebShell 管理工具，但把 LangChain4j 的 Agent 能力做进了主流程：节点拿下之后，侦察、提权、凭据收集、横向移动这些动作可以交给 AI 自动跑，而不是手动一条条敲命令。 底层是 Spring Boot 3.5 + LangChain4j 1.16，内置 SQLite，Web 界面打包进 JAR，下载一个 jar 包就能起来；同时提供 18 种中间件的内存马生成、HTTP / HTTP Chunked / WebSocket 三种通信通道、流量伪装、SOCKS5 与反向隧道这些 C2 级别的能力。 项目地址：https://github.com/cha0upup/LeoAI  技术原理LeoAI 的设计可以拆成三层来看：通信端（节点 / puppet）、平台端（管理 UI + AI Agent）、能力端（Tools 与 Skills）。 Agent + Tools：175 个原子能力当函数调用LeoAI 把后渗透常见操作全部抽象成可被 LLM 调用的 Tool，目前合计 175 个，覆盖文件、进程、网络、凭据、扫描、HTTP 发包等场景。Agent 拿到任务后按 ReAct 风格做多轮工具调用，把每一轮结果写进上下文，逐步推进。 在此之上还有 8 个预置 Skill，本质是经过验证的提示词模板，把一类完整任务（比如「拿下一台 Linux 主机后做基础侦察」）做成一键启动： 另外平台层还有 3 个 Skill 偏开发辅助：develop-disguise 帮你写流量伪装模板，develop-fingerprint 帮你写指纹规则，exploit-suggest 根据命中的指纹反推可能的利用方式。 所有 Skill 都是 Markdown + YAML frontmatter 存在 VFS 里，可以在界面上改 prompt、加标签、按需禁用，改完立即生效不用重启。这点比把 prompt 写死在代码里友好得多。  通信层：协议三选一，伪装即密钥LeoAI 没有单独的密钥字段，管理端和 shell 端跑的是同一套 encode / decode 逻辑，对不上就解不开请求。等于把伪装和鉴权合二为一：换伪装等于换密钥。 三种通信协议覆盖不同场景： 流量层做了 TLS 指纹伪装、Header 噪声注入、URL 随机化，配合自定义 encode / decode，目的是让流量在外观上贴近正常业务。 代理与隧道：四种 forward 模式拿下节点之后通常要往内网里钻，LeoAI 内置四种转发模式，基本覆盖 ssh 隧道能干的事： 每条隧道都带连接数、上下行流量统计，一键停。 内存马与 WebShell 生成Shell 生成模块支持 7 类内存马（Filter、Servlet、Listener、Valve、Interceptor、Controller、WebSocket），适配 18 种中间件，从 Tomcat、Jetty、Resin、Undertow 到 WebLogic、WebSphere、Apusic、TongWeb 都覆盖到。 表达式注入打包器列表也很长，OGNL、SpEL、EL、Groovy、Freemarker、MVEL、BeanShell、Velocity、Thymeleaf、JEXL、Jinjava、BCEL、Translet、XmlDecoder 等合计 41 种 Packer，基本能对上常见 Java 漏洞场景。 Puppet 端的硬骨头：idle 容器也能拿到面板v0.0.6 改的几个组件直接说明了这套架构在实战里踩过的坑。 独立 Tomcat 部署 + puppet 注入到 commonLoader、且 webapp 处于 idle 状态时，过去依赖活跃请求或 contextClassLoader 的组件会全部扑空。这一版把 TomcatCatalinaManageComponent、WeblogicCatalinaManageComponent、SpringFrameworkManageComponent 重构成「公开 API → MBean → 字段反射」三层降级，覆盖 Tomcat 6/7/8/9/10/11、WebLogic 全版本，以及 Spring 5/6（含 Tomcat 10+ 的 jakarta.servlet 切换）。 几个具体对比： 这些细节平时不显眼，但在生产环境用过类似工具的就知道，「拿不到」往往直接决定能不能往下走。 快速上手下面以 Docker 方式启动为例，本机连 Java 都不用装。
首次构建会从 Release 拉 JAR，国内网络大约 3 到 10 分钟。
如果不想用 Docker，下 Release 里的 jar 直接跑也行：
填完点「测试连接」过了就保存。
 使用场景拿下 webshell 后第一轮侦察控制台右侧 AI 面板发一句「先把这台机基础信息摸一遍」，或者直接点 Skill 快捷按钮启动 recon-basic-info。 Agent 会按预设流程跑：系统版本、内核、网卡、监听端口、关键进程、已安装软件、计划任务，结果分类汇总写回侦察上下文。后续问「这台机上有没有 Java 进程」「跑了哪些 Web 服务」时，AI 已经知道前面摸过什么，不会重新跑一遍。 凭据收集与提权评估hunt-credentials 一键把浏览器密码、系统凭据、WiFi 配置、常见应用的配置文件全捋一遍。之后跑 escalate-linux-privilege，会检查 SUID / Capability、计划任务、内核版本对应的已知提权漏洞，给出按可行性排序的建议。 Windows 环境下可以直接调 WebLogic 密码获取、堆转储分析这类内置插件，不用临时手写脚本。 内网穿透与横向移动在节点的代理面板挂一个 SOCKS5 监听，C2 这边配 proxychains，nmap、ldapsearch、impacket 全部走这条隧道。出网严格的内网用反向隧道更顺：节点开监听，让内网机器主动回连 C2 拨号转发。 lateral-move-ssh 则会把前面侦察到的凭据组合起来，挑可达主机做横向尝试，结果回写到上下文里，方便后续接着扩面。 内存马 + 流量伪装的组合拳如果目标是 Java 应用，可以先用 Shell 生成器按目标中间件生成一份 Filter / Listener / Controller 内存马（选好对应的表达式 Packer），落地后把节点协议挂到对应伪装模板上。配合 v0.0.6 的 idle 容器支持，即便目标 webapp 没人访问，也能正常列出 Filter / Servlet / Listener 并按需卸载，做完事不留东西。 需要注意的点LeoAI 默认开在 8082 端口，自带 admin / 54ikun 账号，部署后第一件事是改密码、限来源 IP。流量伪装模板不要直接复用内置那两套，自己写一份 encode / decode，等于换一把密钥。审计日志默认开着，团队多人协作时方便回溯，但也意味着所有动作都会被记录，自用时心里要有数。 往期推荐 📚 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 本文出处： https://mp.weixin.qq.com/s/U3pkId8Tw_MXgq68nZDSbw | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
声明：文章版权归原作者所有 部分文章转自互联网 如有侵权请联系
[邮箱地址] 删除
|
