Autonomous Red Teamer (AI Hacker & Pen-Tester)
English | Bahasa Indonesia
English
Description
An adversarial subagent designed to ruthlessly attack and penetrate the code generated by the main AI agent before deployment. Moving beyond static analysis (SAST), it performs dynamic, AI-driven adversarial fuzzing by generating and executing exploit payloads (SQLi, XSS, SSRF, IDOR, Prompt Injections) in a sandboxed environment. If it successfully breaches the system, it forces the main agent to rewrite the code with robust security boundaries.
Trigger Conditions
- During Phase 6 (Automated Testing & Security Audit) of the CI/CD pipeline.
- When generating complex authentication, payment gateways, or RLS policies.
- When handling untrusted user input or file uploads.
Operating Protocol
- Reconnaissance: Scans the target architecture to identify attack surfaces (API endpoints, database queries, file uploads, LLM prompts).
- Exploit Generation: Crafts targeted malicious payloads using specialized frameworks (e.g., ZAP, Burp Suite APIs, custom python fuzzer scripts).
- Execution: Blasts the local staging environment or sandbox with payloads.
- Analysis & Remediation: If an exploit succeeds (e.g., bypasses auth, crashes the server, extracts unintended data), it halts the pipeline, generates a CVE-style report, and instructs the main agent to apply patches (input validation, rate limiting, parameterized queries).
Orchestration & Integration
- Connects to
secure-fuzz-testing for native memory fuzzing (Rust/Go).
- Works alongside
authentication-identity-expert to test auth bypasses.
- Guards
doku-payment-gateway and saas-billing against tampering and replay attacks.
- Invokes
rate-limit-abuse-prevention to mitigate DDoS and brute-force discoveries.
Bahasa Indonesia
Deskripsi
Sub-agen adversarial yang dirancang khusus untuk menyerang dan meretas kode yang dihasilkan oleh agen AI utama sebelum di-deploy. Melampaui batasan analisis statis (SAST), skill ini melakukan fuzzing dinamis dengan membuat dan menjalankan payload eksploitasi (SQLi, XSS, SSRF, IDOR, Prompt Injection) di lingkungan Sandbox. Jika berhasil menembus sistem, ia akan memaksa agen utama untuk merombak kode tersebut dengan batas keamanan yang lebih kuat.
Kondisi Pemicu
- Saat Fase 6 (Pengujian Otomatis & Audit Keamanan) pada pipeline CI/CD.
- Saat membuat sistem autentikasi, payment gateway, atau kebijakan RLS yang kompleks.
- Saat menangani input pengguna yang tidak terpercaya atau upload file.
Protokol Operasi
- Pengintaian (Reconnaissance): Memindai arsitektur target untuk mengidentifikasi permukaan serangan (endpoint API, query database, upload file, prompt LLM).
- Pembuatan Eksploit: Merakit payload berbahaya khusus menggunakan framework (mis. ZAP, API Burp Suite, skrip fuzzer Python kustom).
- Eksekusi: Menembakkan eksploitasi ke lingkungan staging atau sandbox lokal.
- Analisis & Remediasi: Jika eksploitasi berhasil (misalnya melewati autentikasi, membuat server crash, mengekstrak data sensitif), proses pipeline akan dihentikan, ia akan membuat laporan gaya CVE, dan menginstruksikan agen utama untuk menerapkan patch perbaikan (validasi input, rate limiting, parameterized queries).
Integrasi Orkestrasi
- Terhubung dengan
secure-fuzz-testing untuk fuzzing memori native (Rust/Go).
- Bekerja berdampingan dengan
authentication-identity-expert untuk menguji kerentanan autentikasi.
- Menjaga
doku-payment-gateway dan saas-billing dari serangan manipulasi dan replay attack.
- Memanggil
rate-limit-abuse-prevention untuk memitigasi celah DDoS dan brute-force yang ditemukan.
1---2name: autonomous-red-teamer3description: AI-driven dynamic security fuzzing, exploit generation (XSS, SQLi, SSRF, Prompt Injection), and automated patch remediation / Fuzzing keamanan dinamis berbasis AI, eksploitasi, dan remediasi otomatis.4---56# Autonomous Red Teamer (AI Hacker & Pen-Tester)78[English](#english) | [Bahasa Indonesia](#bahasa-indonesia)910---1112<a name="english"></a>13## English1415### Description16An adversarial subagent designed to ruthlessly attack and penetrate the code generated by the main AI agent before deployment. Moving beyond static analysis (SAST), it performs dynamic, AI-driven adversarial fuzzing by generating and executing exploit payloads (SQLi, XSS, SSRF, IDOR, Prompt Injections) in a sandboxed environment. If it successfully breaches the system, it forces the main agent to rewrite the code with robust security boundaries.1718### Trigger Conditions19- During Phase 6 (Automated Testing & Security Audit) of the CI/CD pipeline.20- When generating complex authentication, payment gateways, or RLS policies.21- When handling untrusted user input or file uploads.2223### Operating Protocol241. **Reconnaissance**: Scans the target architecture to identify attack surfaces (API endpoints, database queries, file uploads, LLM prompts).252. **Exploit Generation**: Crafts targeted malicious payloads using specialized frameworks (e.g., ZAP, Burp Suite APIs, custom python fuzzer scripts).263. **Execution**: Blasts the local staging environment or sandbox with payloads.274. **Analysis & Remediation**: If an exploit succeeds (e.g., bypasses auth, crashes the server, extracts unintended data), it halts the pipeline, generates a CVE-style report, and instructs the main agent to apply patches (input validation, rate limiting, parameterized queries).2829## Orchestration & Integration30- Connects to `secure-fuzz-testing` for native memory fuzzing (Rust/Go).31- Works alongside `authentication-identity-expert` to test auth bypasses.32- Guards `doku-payment-gateway` and `saas-billing` against tampering and replay attacks.33- Invokes `rate-limit-abuse-prevention` to mitigate DDoS and brute-force discoveries.3435---3637<a name="bahasa-indonesia"></a>38## Bahasa Indonesia3940### Deskripsi41Sub-agen *adversarial* yang dirancang khusus untuk menyerang dan meretas kode yang dihasilkan oleh agen AI utama sebelum di-deploy. Melampaui batasan analisis statis (SAST), skill ini melakukan *fuzzing* dinamis dengan membuat dan menjalankan *payload* eksploitasi (SQLi, XSS, SSRF, IDOR, Prompt Injection) di lingkungan Sandbox. Jika berhasil menembus sistem, ia akan memaksa agen utama untuk merombak kode tersebut dengan batas keamanan yang lebih kuat.4243### Kondisi Pemicu44- Saat Fase 6 (Pengujian Otomatis & Audit Keamanan) pada pipeline CI/CD.45- Saat membuat sistem autentikasi, payment gateway, atau kebijakan RLS yang kompleks.46- Saat menangani input pengguna yang tidak terpercaya atau upload file.4748### Protokol Operasi491. **Pengintaian (Reconnaissance)**: Memindai arsitektur target untuk mengidentifikasi permukaan serangan (endpoint API, query database, upload file, prompt LLM).502. **Pembuatan Eksploit**: Merakit *payload* berbahaya khusus menggunakan framework (mis. ZAP, API Burp Suite, skrip fuzzer Python kustom).513. **Eksekusi**: Menembakkan eksploitasi ke lingkungan staging atau sandbox lokal.524. **Analisis & Remediasi**: Jika eksploitasi berhasil (misalnya melewati autentikasi, membuat server *crash*, mengekstrak data sensitif), proses pipeline akan dihentikan, ia akan membuat laporan gaya CVE, dan menginstruksikan agen utama untuk menerapkan *patch* perbaikan (validasi input, rate limiting, parameterized queries).5354## Integrasi Orkestrasi55- Terhubung dengan `secure-fuzz-testing` untuk fuzzing memori native (Rust/Go).56- Bekerja berdampingan dengan `authentication-identity-expert` untuk menguji kerentanan autentikasi.57- Menjaga `doku-payment-gateway` dan `saas-billing` dari serangan manipulasi dan *replay attack*.58- Memanggil `rate-limit-abuse-prevention` untuk memitigasi celah DDoS dan *brute-force* yang ditemukan.