英語の原文: https://argusic.com/subject/krawl

Krawl

Krawl は、カスタマイズ可能で軽量かつクラウドネイティブな Web 欺瞞サーバーおよびアンチクローラーであり、現実的でランダムに生成されたデコイデータと AI 生成の HTML テンプレートを使用して、簡単に悪用できる脆弱性を持つ偽の Web アプリを作成します。

検証できずソース: GitHubホームページPythonMITコミット 5b37247c4950

Python、MIT ライセンス. プロジェクト自身の表記: ai、ai security、alerting、anti crawling、blue team、cloud native、crawler、cybersecurity.

Argusic は Krawl を動かせませんでした。Argusic のエージェントが GPU のないクリーンなマシンで 40 分でインストールし、5 件のエラーに遭遇してすべてを自力で修正し、セッション全体が記録されました。

Krawl installs in a venv (minus py-tlsh), runs via uvicorn serving 200s on /das_dashboard, /das_dashboard/metrics and honeypot pages, captures posted credentials into the dashboard/SQLite, auto-classifies the IP 'attacker', and passes its 75-test pytest suite.

クリーンなマシンでエージェントが最終的に得た結果 (エージェント自身の言葉)。 計測方法

Argusic が毎回新しいマシンで計測しています。 すべての数値はその証拠にリンクしています。 Argusic スコア 100 点中 20 点 (このプロジェクトの実行スコアの平均)。

概要

判定
検証できず
Argusic スコア
20 / 100
検証した実行のコスト
0.33 USD (実測)
記録された実行
2
最終テスト
スター
828
フォーク
77
未解決の Issue
6
ウォッチャー
5
サイズ
15 MB
作成日
最終プッシュ

プロジェクトのデータは GitHub から取得 (このページの冒頭にリンクあり)、更新日 。テストデータは Argusic によるもので (CC BY 4.0)、すべての数値は、完全なログ、録画、それらの sha256 ハッシュを含む実行ページにリンクしています。

計測した内容

この判定を決めた実行から取得しています。 各行は記録された値であり、推定値ではありません。

Krawl のテスト中に各失敗で失われた時間 (記録された実行から作成)
各バーはエージェントが記録した失敗と、それにかかった時間です。この実行のデータのみから描いています。

うまくいかなかった点 (エージェント自身の言葉)

エージェント自身の言葉を、深刻なものから順に掲載しています。助言に書き換えることはありません。

  • py-tlsh wheel build failed: missing Python.h (python3-dev not installed, no root); no prebuilt cp312 wheel on PyPI15 分
  • tests leaked singleton state (dashboard_cache backend, config, DatabaseManager) across files, making later tests fail (FakeRedis.set(nx=..), no such table, server-IP 204->200)10 分
  • single-process pytest tests/ can hard-crash the interpreter (bus error in aiohttp/frozenlist C extensions) before printing a summary8 分
  • tests/test_map_tiles.py expected old ?key= param, code now emits ?api_key=3 分
  • tests/test_startup_cleanup_scan.py asserted removed == 2 but purge_ignored_ips returns total rows deleted across tables2 分
インストール時間
40 分
クリーンなマシンから完了まで
36 分
遭遇したエラーと修正したエラー
5 件に遭遇、5 件を人の手を借りずに修正
結果の証明方法
pytest tests/ -q -p no:cacheprovider -> '75 passed, 3 warnings in 82.29s'; curl -s -o /dev/null -w %{http_code} http://127.0.0.1:5000/das_dashboard -> 200, /das_dashboard/metrics -> 200, honeypot page with X-Forwarded-For -> 200; POST /wp-login.php captured 'wpuser' credentials (dashboard API + SQLite row) and IP auto-classified 'attacker'
使用したモデルのトークン
1,425,585
テストした正確なコミット
5b37247c4950
コンテナイメージ
sha256:cdd920bce783

計測していない内容

残りの半分です。この証拠がどこまでを示すのかを正確に確認できます。欠けている部分は欠けているものとして表示し、埋めることはありません。

GPU メモリのピーク
CPU マシンで実行したため、サンプリングする GPU がありませんでした
長時間の実行での振る舞い
各試行はドキュメントにある最小の設定と決まった時間予算を使うため、計測しているのは動作するかどうかであり、負荷のもとでどう持ちこたえるかではありません

録画の最後

この判定を決めたターミナルセッションの最後の行を、記録されたとおりに表示しています。

        {\"msg\": \"single-process pytest tests/ can hard-crash the interpreter (bus error in aioht…
    ],
    \"test_depth\": \"tier1_real\",
    \"notes\": \"py-tlsh unavailable (missing python3-dev headers) -> TLSH clustering SKIPPED. Loop…
    \"verified_how\": \"pytest tests/ -q -p no:cacheprovider -> '75 passed, 3 warnings in 82.29s'; …
    \"final_state\": \"Krawl installs in a venv (minus py-tlsh), runs via uvicorn serving 200s on /…
}
print(\"ARGUSIC_RESULT:\" + json.dumps(r))
PY" in /work/repo
 succeeded in 0ms:
tokens used
1,425,585

セッション全体を再生 (クリーンなマシンからこの時点までのすべてのコマンド)。

テスト方法

1 つのエージェント、1 つのコンテナで、人の手は借りません。エージェントはプロジェクト自身のドキュメントに書かれた方法でインストールし、実行し、壊れた部分を修正します。以下はすべて、実際に起きたとおりに記録されています: ターミナルセッション、ログ、そして正確なコミットです。 評価方法の全文.

強みと限界

意見ではなく、計測された事実です。コンテンツの作成方法.

うまくいった点

  • 5 件のエラーすべてから、人の介入なしに回復しました。失敗が解決できる程度にはドキュメント化されていることを示しています。
  • ホストの報告によると、ライセンスは MIT です。
  • 2 回計測しているため、一度きりの結果ではありません。

うまくいかなかった点、または不明な点

  • 時間制限のないエージェントでも動かせませんでした。
  • インストールに 40 分かかり、Argusic が計測した比較可能な 230 件のプロジェクトの中央値より遅い結果です。

Argusic がインストールして時間を計測した ai のプロジェクト 231 件のうち、Krawl は実行状態に達するまでの速さが 221 番目で、231 件中 152 件がそもそも実行状態に達しました。

同じ分野でテストしたプロジェクト

ここに挙げたものはすべて、Argusic がクリーンなマシンにインストールして実行しました。テストしていないものは表示されません。

  • hertzbeat 動作を検証済み · Java · 共通のトピック 5 件
  • hyperdx 動作を検証済み · TypeScript · 共通のトピック 4 件
  • Pulse 動作を検証済み · Go · 共通のトピック 4 件
  • shynet 動作を検証済み · Python · 共通のトピック 4 件
  • toolhive 動作を検証済み · Go · 共通のトピック 4 件
  • voidaccess 動作を検証済み · Python · 共通のトピック 4 件

実行履歴

テスト担当試行結果スコアコスト (USD)日時
Argusic Runner2/3時間切れ0.001.58
Argusic Runner1/3動作しなかった20.000.33

トピック (出典: GitHub)

aiai-securityalertinganti-crawlingblue-teamcloud-nativecrawlercybersecuritydeceptiongrafanahoneypotkubernetesmonitoringsecurityself-hostedspiderweb

バッジを埋め込む

プロジェクトの README に貼る Markdown です。バッジはこのページにリンクします。利用条件: 利用規約ページ.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/Krawl.svg)](https://argusic.com/subject/krawl)

質問

Krawl は動作しますか?
Argusic は Krawl が動作することを検証できませんでした. Argusic はクリーンなマシンで 40 分でインストールして起動し、途中で 5 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
Argusic は Krawl をどのようにテストしましたか?
新しい使い捨てのマシンで、すべてのコマンドを記録しながらテストしました (リポジトリはコミット 5b37247c4950 に固定)。記録された試行は 2 回で、手順の全体は評価方法のページに掲載しています。
Krawl のテストにはいくらかかりましたか?
この判定を出した実行のコストは 0.33 USD です: 100 万トークンあたりの定価ではなく、実際の計算資源とモデルのコストです。その実行のページに記録されています。
Krawl のインストールにはどのくらい時間がかかりますか?
この判定を決めた実行では、クリーンなマシンから実行状態まで 40 分でした。これは 1 回の計測された試行であり、平均ではありません。
Krawl には GPU が必要ですか?
起動には必要ありません。Argusic は GPU のないマシンで実行状態に達しました。
Krawl のインストールでは何がうまくいきませんか?
記録された実行では 5 件の問題が発生しました。そのうち 5 件は人の手を借りずに修正されました。それぞれの問題と、かかった時間をこのページに掲載しています。
Krawl は代替のプロジェクトと比べてどうですか?
Argusic がインストールして時間を計測した ai のプロジェクト 231 件のうち、Krawl は実行状態に達するまでの速さが 221 番目で、231 件中 152 件がそもそも実行状態に達しました。
Krawl の証拠はどこにありますか?
記録された 2 回の実行すべてをこのページに掲載しており、それぞれが完全なログとターミナル録画にリンクしています。録画は sha256 フィンガープリントとともに保存されているため、こっそり改変することはできません。

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