Ethical Red Team & Bug Bounty Skill

⚠️ DISCLAIMER OBRIGATÓRIO Esta skill destina-se exclusivamente a testes de segurança autorizados em ambientes controlados. Uso não autorizado contra sistemas de terceiros é ilegal e viola LGPD, Marco Civil da Internet, CFAA e Computer Misuse Act. SEMPRE obtenha e documente autorização escrita antes de qualquer teste.

Instructions

Step 1: Validação de Autorização (OBRIGATÓRIO)

Antes de executar qualquer módulo, pergunte ao usuário:

Para prosseguir, confirme:
1. Você possui autorização ESCRITA do proprietário do sistema alvo?
2. O escopo do teste está claramente definido?
3. Existe um Rules of Engagement (RoE) documentado?

Responda SIM para todas para continuar.

Se qualquer resposta for NÃO, interrompa e oriente sobre como obter autorização legal. Consulte references/ethics-guide.md para modelos de autorização e orientações legais completas.

Step 2: Reconhecimento (OSINT/DNS/IP)

Execute reconhecimento passivo ou ativo conforme o escopo autorizado:

python scripts/recon.py --target ALVO --mode [passive|active|full] --output recon_output/

Modos disponíveis:

passive — Apenas OSINT (sem contato direto com o alvo)
active — DNS enumeration + IP range mapping
full — Passive + Active combinados

Saída esperada: recon_output/ALVO_recon_TIMESTAMP.json

Se theHarvester der timeout: use --mode passive --timeout 30.

Step 3: Enumeração de Subdomínios (subfinder)

Expande a superfície de ataque identificando subdomínios ativos do alvo:

subfinder -d DOMINIO -o recon_output/ALVO_subdomains.txt -silent

Opções úteis:

-all — Usa todas as fontes disponíveis (mais lento, mais completo)
-recursive — Enumeração recursiva de subdomínios
-t 50 — Controla o número de threads (padrão: 10)
-nW — Remove wildcards dos resultados

Após enumerar, resolva e filtre ativos:

subfinder -d DOMINIO -all -o recon_output/ALVO_subdomains.txt
cat recon_output/ALVO_subdomains.txt | httpx -silent -o recon_output/ALVO_subdomains_live.txt

Saída esperada: recon_output/ALVO_subdomains.txt + ALVO_subdomains_live.txt

Instalação: go install -v github.com/projectdiscovery/subfinder/v2/cmd/subfinder@latest Alternativa sem Go: pip install sublist3r → sublist3r -d DOMINIO -o saida.txt

Step 4: OSINT de Usuário — Sherlock

Busca username em centenas de redes sociais e plataformas para mapeamento de pegada digital:

sherlock USERNAME --output recon_output/ALVO_sherlock.txt --timeout 10

Opções:

--site SITE — Limita a busca a um site específico
--timeout 10 — Timeout por requisição (padrão: 60s)
--print-found — Imprime apenas resultados encontrados
--csv — Exporta em CSV: sherlock USERNAME --csv
--tor — Roteia via rede Tor (recomendado para testes sensíveis)

Busca de múltiplos usernames:

sherlock USERNAME1 USERNAME2 USERNAME3 --output recon_output/

Saída esperada: USERNAME.txt com URLs encontradas por plataforma

Instalação: pip install sherlock-project Documentação: https://github.com/sherlock-project/sherlock

Step 5: OSINT de Usuário/Email — Blackbird

Investigação aprofundada de username ou e-mail em mais de 600 sites, com metadados e exportação JSON:

# Por username
python blackbird.py -u USERNAME --json

# Por e-mail
python blackbird.py -e EMAIL --json

# Redirecionar saída
python blackbird.py -u USERNAME --json -o recon_output/ALVO_blackbird.json

Opções:

--json — Exporta resultados em JSON estruturado
--pdf — Gera relatório PDF dos achados
-p — Habilita modo de permissive matching
--timeout 10 — Timeout por site

Instalação:
git clone https://github.com/p1ngul1n0/blackbird.git
cd blackbird
pip install -r requirements.txt
Documentação: https://github.com/p1ngul1n0/blackbird

⚠️ Blackbird não inclui proxy por padrão. Para testes sensíveis, configure --proxy http://127.0.0.1:9050 com Tor ativo.

Step 6: Web Application Scanning — Burp Suite MCP (Community)

Analisa aplicações web interceptando tráfego via Burp Suite + MCP, sem necessidade de Burp Pro:

# Pré-requisito: Burp Suite com extensão MCP carregada e browser usando proxy 127.0.0.1:8080

# 1. Verificar se Burp MCP está ativo
python scripts/burp_mcp.py --check

# 2. Análise passiva do histórico de proxy (navegue no alvo antes)
python scripts/burp_mcp.py --mode history --output scan_output/

# 3. Probing ativo + histórico combinados
python scripts/burp_mcp.py --mode full --target https://alvo.com --output scan_output/

O que detecta (Community — sem Burp Pro):

Headers de segurança ausentes (HSTS, CSP, X-Frame-Options, etc.)
Cookies sem HttpOnly/Secure/SameSite
Dados sensíveis expostos em URLs (tokens, senhas, session IDs)
Versão do servidor exposta (Server: header)
HTTP sem criptografia (sem redirect para HTTPS)
CORS wildcard (Access-Control-Allow-Origin: *)
Caminhos sensíveis: /.git/HEAD, /.env, /admin, /phpinfo.php, etc.
Métodos HTTP perigosos (PUT, DELETE, TRACE)

Configuração da extensão MCP:

git clone https://github.com/portswigger/mcp-server
cd mcp-server && ./gradlew embedProxyJar
# Burp Suite → Extensions → Add → Java → build/libs/mcp-server-all.jar
# Aba MCP → Enable Server (porta padrão: 9876)

Saída: scan_output/ALVO_burp_mcp_TIMESTAMP.json — compatível com analyzer.py

Burp Pro: Adiciona GetScannerIssues para SQLi, XSS, IDOR e 100+ vulnerabilidades automáticas. A versão Community cobre os 20% de esforço que detectam 80% dos problemas mais comuns.

Step 8: Scanning (Portas / Serviços / Vulnerabilidades)

python scripts/scanner.py --target ALVO --profile [quick|standard|deep] --output scan_output/

Perfis:

quick — Top 100 portas + detecção de SO
standard — Top 1000 portas + banner grabbing (recomendado)
deep — Todas as portas + detecção de CVEs conhecidos

Limite de recursos: máx. 4 GB RAM configurado para M3. Em redes grandes com deep, use --profile standard.

Saída esperada: scan_output/ALVO_scan_TIMESTAMP.json

Step 9: Análise de Vulnerabilidades

python scripts/analyzer.py \
  --recon recon_output/ARQUIVO.json \
  --scan scan_output/ARQUIVO.json \
  --output analysis/

Gera análise consolidada com classificação de severidade CVSS v3.1. Consulte references/owasp-checklist.md para cobertura metodológica OWASP WSTG completa.

Saída esperada: analysis/ALVO_analysis_TIMESTAMP.json

Step 10: Geração de Relatório

python scripts/reporter.py \
  --analysis analysis/ARQUIVO.json \
  --target "Nome do Alvo" \
  --tester "Seu Nome" \
  --output reports/

Gera automaticamente três artefatos:

ALVO_executive_report.md — Sumário executivo para gestores
ALVO_technical_report.md — Detalhamento técnico completo
ALVO_full_report.pdf — Relatório unificado em PDF

Consulte references/report-template.md para o template e references/sample-report.md para exemplo de saída esperada.

Examples

Example 1: Bug Bounty — Recon Completo com OSINT Social

Usuário diz: "Preciso fazer recon completo em alvo.com com mapeamento de presença social"

Ações:

Confirmar autorização (Step 1)
python scripts/recon.py --target alvo.com --mode passive --output ./saida/
subfinder -d alvo.com -all -o ./saida/subdomains.txt
sherlock admin_username --output ./saida/ --timeout 10
python blackbird.py -u admin_username --json -o ./saida/blackbird.json
python scripts/reporter.py --analysis ./saida/analysis_*.json --target "Alvo" --tester "Pentester"

Resultado: Mapa completo de subdomínios + pegada digital social + relatório técnico

Example 2: Red Team Interno — Varredura de Rede

Usuário diz: "Red team na rede interna 192.168.1.0/24, tenho autorização documentada"

Ações:

Confirmar RoE e escopo (Step 1)
python scripts/scanner.py --target 192.168.1.0/24 --profile standard --output ./saida/
python scripts/analyzer.py --scan ./saida/scan_*.json --output ./saida/
python scripts/reporter.py --analysis ./saida/analysis_*.json --target "Rede Interna Lab" --tester "Pentester A" --output ./reports/

Resultado: Relatório executivo + técnico + PDF em reports/

Example 3: OSINT de Pessoa — Investigação de Username

Usuário diz: "Preciso mapear a pegada digital de um username suspeito para um case de threat intel"

Ações:

Confirmar autorização e escopo legal (Step 1)
sherlock USERNAME --csv --timeout 10 --output ./saida/
python blackbird.py -u USERNAME --json --pdf -o ./saida/blackbird.json

Resultado: Lista de perfis encontrados em +600 plataformas + relatório PDF Blackbird

Troubleshooting

Erro: subfinder: command not found Causa: subfinder não instalado ou não está no PATH. Solução: go install -v github.com/projectdiscovery/subfinder/v2/cmd/subfinder@latest e adicione $GOPATH/bin ao PATH

Erro: sherlock: command not found Causa: Sherlock não instalado. Solução: pip install sherlock-project

Erro: python blackbird.py: No module named 'requests' Causa: Dependências do Blackbird não instaladas. Solução: cd blackbird && pip install -r requirements.txt

Erro: nmap not found Causa: nmap não instalado. Solução: brew install nmap (macOS) ou sudo apt install nmap (Linux)

Erro: Permission denied no install.sh Causa: Arquivo sem permissão de execução. Solução: chmod +x scripts/install.sh && ./scripts/install.sh

Erro: memória excedida no scan deep Causa: Range de rede muito grande. Solução: Reduza o range ou use --profile standard

Erro: theHarvester timeout Causa: APIs externas lentas ou indisponíveis. Solução: --mode passive --timeout 30

Sherlock com muitos falsos positivos Causa: Sites com detecção inconsistente. Solução: Valide manualmente as URLs retornadas; use --print-found para filtrar

Blackbird sem resultados Causa: Username inexistente ou rate limiting. Solução: Tente com variações do username; aguarde e reexecute com --timeout 20

Hooks de Ciclo de Vida

A skill suporta hooks de ciclo de vida para inicializar e encerrar serviços temporários.

on_start.sh

Inicializa serviços e valida dependências:

Inicia Tor para anonimato (se disponível) e exporta TOR_PID
Verifica dependências críticas (nmap, subfinder, httpx)
Configura variáveis de ambiente (TOR_PROXY)

on_end.sh

Encerra serviços e limpa recursos:

Encerra Tor apenas se foi iniciado pela skill (usa TOR_PID)
Remove arquivos temporários de diretório controlado
Limpa variáveis de ambiente (TOR_PID, TOR_PROXY)

Uso

# Executar hooks manualmente (para testes)
source hooks/on_start.sh && on_start
source hooks/on_end.sh && on_end