beelzebub

低代码+AI,快速搭建仿真蜜罐,诱捕分析攻击

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 220 🐛 待处理 12 👀 关注 17
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 2232
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,GPL-3.0许可,可自行部署,无付费版本。

项目预览

beelzebub 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类开源模型
开发团队beelzebub-labs
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,GPL-3.0许可,可自行部署,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议GPL-3.0
主要语言Go
技术栈/模型acis,agentic-ai-security,cloudnative,cloudsecurity,cybersecurity,deception,decoys,framework,go,honeypot,llama,llm,llm-honeypot,llm-security,mcp,mcp-honeypot,preemptive-cybersecurity,research-project,security,whitehat
GitHub 星标★ 2232
上线时间2022-05-08 00:00:00
代码更新2026-11-03
仓库体积1.5 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

beelzebub 是一个基于 Go 语言开发的安全低代码欺骗运行时框架,利用 AI 技术实现系统虚拟化。它旨在解决传统蜜罐系统部署复杂、难以模拟真实系统环境的问题,通过低代码方式快速构建高仿真度的虚拟系统,用于诱捕和分析网络攻击行为。其核心能力包括:AI 驱动的系统虚拟化,可自动生成逼真的系统交互逻辑;低代码配置界面,降低安全团队的使用门槛;支持多种协议模拟,如 SSH、HTTP、数据库等;提供实时攻击日志和告警,帮助安全人员洞察攻击手法。项目目前处于成长阶段,社区活跃度较高。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 2232

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:Docker 5 步

环境要求

  • Git(用于克隆仓库)
  • Docker 与 Docker Compose(README 推荐用 Docker 安装脚本做隔离实验环境)
  • Linux/macOS 等可执行 shell 脚本的环境(需运行 ./install.sh)
  • 如需编译源码或开发 Go 插件,需要 Go 语言环境(见 README 的 Development 章节)

安装与启动步骤

  1. 1克隆项目仓库

    从 GitHub 拉取 beelzebub 源码到本地,命令会在当前目录生成 beelzebub 文件夹。

    git clone https://github.com/beelzebub-labs/beelzebub.git
  2. 2进入项目目录

    切换到克隆下来的目录,后续安装脚本和 validate 命令都在此目录执行。

    cd beelzebub
  3. 3用 Docker 方式安装

    运行官方安装脚本并加 --docker 参数,README 说明适合搭建隔离的实验性部署环境。

    ./install.sh --docker
  4. 4校验配置

    README 明确要求在对外暴露任何服务之前先执行 validate,确认 YAML 配置合法。

    beelzebub validate
  5. 5阅读生产安全指南

    对外网暴露前务必阅读官网的 production safety 文档,并只使用合成/伪造的凭据。

如何确认成功

./install.sh --docker 执行完成后容器正常运行,且执行 beelzebub validate 不报配置错误,即视为可用。

常见问题

Q:安装脚本支持哪些部署方式?

A:README 提到三种:本地运行、Docker Compose、以及 Kubernetes 配合 Helm;Quick Start 演示的是 ./install.sh --docker 的 Docker 方式。

Q:可以直接暴露到公网吗?

A:不建议。README 要求先运行 beelzebub validate,并阅读生产安全指南,同时只使用合成凭据再做互联网暴露。

Q:支持模拟哪些协议?

A:官方特性列出 SSH、HTTP、TCP、TELNET 以及面向 AI Agent 的 MCP 诱捕,具体配置需参考官网文档。

Q:如何扩展自定义响应逻辑?

A:可通过公开的 Go 插件 SDK(public Go plugin SDK)添加可信的响应生成器和服务,属于开发环节。

注意事项

  • 本教程只覆盖 README 中出现的安装命令,服务、路由与响应规则的具体 YAML 配置未在 README 中给出,需查阅 https://docs.beelzebub.ai。
  • 务必在隔离的实验环境中部署,并使用合成凭据,避免真实系统数据泄露。
  • Docker Compose 与 Kubernetes/Helm 部署方式 README 仅提及名称,未给出命令,需以官网文档为准。
  • 运行时会暴露 Prometheus 指标并可把结构化事件转发到 RabbitMQ 或 Beelzebub Cloud,注意日志与事件的合规使用。

核心亮点

  • AI 驱动虚拟化,自动生成逼真系统交互,降低人工配置成本
  • 低代码框架,通过配置而非编码即可部署复杂蜜罐场景
  • 支持多种常见协议模拟,覆盖广泛攻击面,提升诱捕效果

不足之处

  • 项目较新,文档和社区生态尚在完善中,上手参考有限
  • AI 虚拟化的准确性和稳定性需更多实际场景验证

适用场景

  • 企业安全团队部署蜜罐,诱捕内网横向移动攻击
  • 安全研究者模拟特定服务,分析攻击者工具和行为模式
  • 红蓝对抗演练中,快速搭建仿真目标环境

替代项目

Honeyd、T-Pot、MHN (Modern Honey Network)

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