HexStrike AIは、大規模言語モデルエージェントを幅広い攻撃用ツールチェーンに接続するオーケストレーションフレームワークです。エージェントの意図を受け付け、ツールチェーンを選択し、ツールを実行し、結果を集約するモデルコンテキストプロトコル(MCP)サーバーを実装しています。

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このプロジェクトは、150以上のセキュリティツールと、スキャン・分析・エクスプロイトを連鎖させて繰り返し可能なキャンペーンを実行する自律エージェント群への対応を謳っています。リポジトリにはインストール方法、ツール統合、エージェント接続のガイドが含まれています。

特徴

  • マルチエージェントアーキテクチャ:エージェントのワークフローとツール選択を調整する中央MCPサーバーを搭載。
  • 豊富なツールエコシステム:nmap、masscan、amass、gobuster、ffuf、sqlmapなど、ネットワーク、Web、クラウド、バイナリ分野の150以上のセキュリティユーティリティを統合(ツール一覧はREADME参照)。
  • 攻撃テンプレートとCVEインテリジェンス:成功確率の高い攻撃チェーンを優先的に実行。
  • リアルタイムダッシュボードとレポート:脆弱性カードやエクスポート可能な成果物を生成し、トリアージや監査に活用可能。
  • 拡張可能なエージェントクライアント:MCP互換エージェント用アダプターや統合例ガイドを提供。

インストール

READMEにはMCPサーバーを素早くセットアップする手順が記載されています。以下のコマンドはプロジェクトドキュメントからの抜粋です:

# 1. リポジトリをクローン

git clone https://github.com/0x4m4/hexstrike-ai.git

cd hexstrikeai

# 2. 仮想環境を作成

python3 m venv hexstrikeenv

source hexstrikeenv/bin/activate  # Linux/Mac

# hexstrike-env\Scripts\activate   # Windows

# 3. Python依存パッケージをインストール

pip3 install r requirements.txt

ブラウザ操作可能なエージェント用のChrome/Chromedriverインストールや、リポジトリに記載された主要セキュリティツールバイナリの導入など、オプション手順についてはREADMEを参照してください。

使い方

リポジトリには中央サーバーの起動方法が記載されています。READMEには統合的な--help出力はありません。下記の起動コマンドを利用してください:

# MCPサーバーを起動

python3 hexstrike_server.py

# オプション: デバッグモードで起動

python3 hexstrike_server.py debug

# オプション: ポート指定で起動

python3 hexstrike_server.py port 8888

エージェントクライアントの接続やオプションのツールチェーン導入についてはREADMEを参照してください。また、ツールの存在確認(例:which nmap gobuster nuclei)やサーバーポートの確認など、よくある問題のトラブルシューティングも記載されています。

インストール確認方法:

# サーバーヘルスチェック

curl http://localhost:8888/health

# AIエージェント機能テスト

curl X POST http://localhost:8888/api/intelligence/analyze-target \

  H “Content-Type: application/json” \

  d ‘{“target”: “example.com”, “analysis_type”: “comprehensive”}’

攻撃シナリオ

シナリオ: 脆弱なアプライアンスの公開情報が出た後、レッドチームオペレーターがHexStrikeを隔離ラボで構成し、MCP互換エージェントを接続します。エージェントは発見チェーン(masscanとnmapによるネットワークスキャン)を実行し、ホストとサービスを列挙、続いてWeb列挙(amass、httpx)、さらに関連箇所でWeb特化チェック(ffuf、sqlmap)を実施します。HexStrikeは結果を相関・ランク付けし、証拠カードを生成。この自動化プロセスにより手動調整の時間が削減され、トリアージやPoC生成が加速されます。

レッドチームでの有用性と検知ガイダンス

HexStrikeは攻撃チームの規模拡大と反復性を加速しますが、防御側にとっても検知上の考慮点が増えます。主な防御シグナルとしては、単一ホストからの異常に高頻度な複数ツール呼び出し、公開情報後の急速な連続スキャン、自動化テンプレートに一致する協調的なツール組み合わせなどが挙げられます。防御側はプロセスの系譜、ツール呼び出しパターン、エージェント化された自動化を示す突発的なアクティビティに注目したテレメトリ強化が必要です。

制限事項と運用上の注意

  • 隔離環境で実行: HexStrikeはエージェントに強力なシステムアクセスを与えるため、専用の仮想マシンやコンテナで実行し、厳格な制御なしに本番リソースへ接続しないでください。
  • ツール依存性: 多くの統合ツールは個別にインストールが必要です。READMEのツール一覧に従い、必要なバイナリを導入してください。
  • 人による監督が必須: 自動化は意図しない影響を及ぼす可能性があります。運用者による管理と法的な許可が必須です。

関連資料

運用上の相乗効果を狙う場合、HexStrikeをmitmproxyWAFW00Fなどの従来型プロキシ・フィンガープリントツールと組み合わせることを検討してください。mitmproxyはリクエストの傍受・調整、WAFW00Fは回避や調査対象となる保護スタックの特定、HexStrikeは大規模なスキャン・エクスプロイトワークフローの自動化を担い、これらツールの文脈的知見を活かせます。

まとめ

HexStrike AIは、モデルによる意思決定と実際のツール実行を組み合わせた次世代のLLM駆動型攻撃プラットフォームの好例です。責任を持って運用すれば偵察やエクスプロイト自動化の力を大幅に高めます。防御側はエージェント化されたツールチェーンを優先リスクと捉え、迅速かつ組織的なスキャンや大量ツール利用の検知に向けてテレメトリを強化すべきです。

詳細やダウンロードはこちら:https://github.com/0x4m4/hexstrike-ai

読者との対話

翻訳元: https://www.darknet.org.uk/2025/09/hexstrike-ai-multi-agent-llm-orchestration-for-automated-offensive-security/

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