RedSocsเจ้าหน้าที่รักษาความปลอดภัย AI อัตโนมัติ
เจ้าหน้าที่ AI ที่คิดเหมือนผู้โจมตี ทำงานด้วยความเร็วของเครื่องจักร และรายงานการค้นพบเป็นภาษาอังกฤษธรรมดา ตรวจสอบพื้นผิวการโจมตีของคุณอย่างต่อเนื่อง — โดยไม่จำเป็นต้องมีการแทรกแซงด้วยตนเอง
โหมดออโตไพลอตอัตโนมัติ
Autopilot เป็นสมอง AI ประสานงานของกลุ่มเจ้าหน้าที่ RedSocs โดยจะตรวจสอบพื้นผิวการโจมตีของคุณอย่างต่อเนื่องโดยไม่ต้องมีการแทรกแซงด้วยตนเอง — ตัดสินใจว่าจะรันโมดูลสแกนใด สินทรัพย์ใด และเมื่อใดที่จะยกระดับการค้นพบไปยังทีมของคุณ
Autopilot Decision Engine
การเลือกโมดูลอัจฉริยะ
ระบบอัตโนมัติจะวิเคราะห์สินทรัพย์ที่ค้นพบแต่ละรายการและเลือกโมดูลการสแกนที่เหมาะสมโดยอัตโนมัติ ไฟล์ WordPress จะทริกเกอร์การแจงนับปลั๊กอินและการตรวจสอบความสมบูรณ์ของธีม ตำแหน่งข้อมูล API ทริกเกอร์การคลุมเครือและการทดสอบการรับรองความถูกต้อง SPA กระตุ้นให้เกิดการรวบรวมข้อมูลของ Spitolas ไม่จำเป็นต้องมีการกำหนดค่าด้วยตนเอง
ไปป์ไลน์การดำเนินการแบบเป็นขั้นตอน
การสแกนแต่ละครั้งจะดำเนินการผ่านไปป์ไลน์ที่มีโครงสร้าง: Recon (การค้นพบสินทรัพย์และการพิมพ์ลายนิ้วมือ) → การเปลี่ยนแปลง (การสร้างเพย์โหลดและการทดสอบการฉีด) → การแยกส่วน (การประเมินความสามารถในการใช้ประโยชน์และการให้คะแนนผลกระทบทางธุรกิจ) → รายงาน (สรุปเป็นภาษาอังกฤษธรรมดา) แต่ละเฟสจะดึงข้อมูลเข้าสู่เฟสถัดไป
โหมดดูเรียลไทม์
ดูการตัดสินใจของ Autopilot แบบเรียลไทม์ผ่าน app.redsocs.com ดูว่าสินทรัพย์ใดที่กำลังถูกสแกน เวกเตอร์การโจมตีใดที่กำลังได้รับการทดสอบ และวิธีที่ AI จัดประเภทการค้นพบแต่ละรายการในขณะที่ค้นพบ บันทึกการตรวจสอบเต็มรูปแบบของทุกการกระทำของตัวแทน
การยกระดับการค้นหาที่สำคัญ
เมื่อ Autopilot ระบุการค้นพบความรุนแรงที่สำคัญ เช่น RCE, SQLi พร้อมการแยกข้อมูลที่ได้รับการยืนยัน ข้อมูลรับรองที่เปิดเผย ระบบจะขยายขนาดทันทีผ่านช่องทางที่กำหนดค่าไว้: webhook, อีเมล, SMS หรือการแจ้งเตือน Slack/Teams โดยตรง ไม่ต้องรอรอบการรายงานครั้งต่อไป
การจัดฝูง
ฝูงเจ้าหน้าที่ RedSocs คือกลุ่มตัวแทน AI พิเศษที่กระจายตัวซึ่งปฏิบัติการแบบคู่ขนาน เจ้าหน้าที่แต่ละคนมีบทบาทที่กำหนดไว้ — การลาดตระเวน การกลายพันธุ์ หรือ Triage — และรายงานกลับไปยังศูนย์บัญชาการ Autopilot แบบเรียลไทม์
ตัวแทนรีคอน
โปรแกรมรวบรวมข้อมูลแบบกระจายที่ใช้งานพร้อมกันทั่วทั้งคลังเนื้อหาของคุณ เจ้าหน้าที่ Recon แต่ละตัวจะจัดการชุดย่อยของสินทรัพย์ — การทำแผนที่พอร์ต บริการพิมพ์ลายนิ้วมือ การแจงนับโดเมนย่อย และป้อนข้อมูลสินทรัพย์ที่มีโครงสร้างกลับไปที่ศูนย์สั่งการ
- การแจงนับ DNS และการค้นพบโดเมนย่อย
- การสแกนพอร์ตและการพิมพ์ลายนิ้วมือการบริการ
- การตรวจจับสแต็กเทคโนโลยี
- การตรวจสอบความโปร่งใสของใบรับรอง
ตัวแทนการกลายพันธุ์
เอเจนต์การจำลองการโจมตีที่สร้างและทดสอบเพย์โหลดกับจุดสิ้นสุดที่ค้นพบ เอเจนต์ Mutation แต่ละตัวมีความเชี่ยวชาญในคลาสช่องโหว่เฉพาะ — SQLi, XSS, SSRF — และรันเพย์โหลดที่ตั้งค่าไว้กับเป้าหมายที่กำหนดโดย Autopilot
- การฉีด SQL (ตัวแปรเพย์โหลดมากกว่า 200 รายการ)
- การทดสอบ XSS รวมถึงการใช้ DOM
- การทดสอบการโทรกลับ SSRF และ OAST
- การสร้างเพย์โหลดบายพาส WAF
ตัวแทนไทรเอจ
ตัวแทนการจัดหมวดหมู่ที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะประเมินการค้นพบแต่ละรายการเพื่อหาประโยชน์ ผลกระทบทางธุรกิจ และลำดับความสำคัญ เอเจนต์ Triage ใช้เอาต์พุต Mutation และ Recon แบบดิบ และสร้างผลลัพธ์ที่มีโครงสร้างและให้คะแนนพร้อมสำหรับคิวการแก้ไข
- การทดสอบการยืนยันการใช้ประโยชน์
- ความสัมพันธ์ CVE และการให้คะแนน CVSS
- การประเมินผลกระทบทางธุรกิจ (CIA)
- การวิเคราะห์สาเหตุต้นตอของภาษาอังกฤษธรรมดา
Live Swarm Status
| Agent | Role | Current Task | Status |
|---|---|---|---|
| Agent #1 | Recon | Scanning /api/* — 312 endpoints mapped | Active |
| Agent #2 | Mutation | Testing SQLi on /search?q= — 47/200 payloads | Active |
| Agent #3 | Triage | Classifying 23 findings — 3 CRITICAL pending | Active |
| Agent #4 | Recon | Subdomain enumeration — 28 new assets found | Active |
| Agent #5 | Mutation | XSS DOM testing via Spitolas on /dashboard | Queued |
| Agent #6 | Triage | Generating NL summary for 8 findings | Active |
ตัวแทน Triage ภาษาธรรมชาติ
การค้นพบด้านความปลอดภัยจะมีประโยชน์ก็ต่อเมื่อทีมของคุณสามารถเข้าใจและดำเนินการได้ RedSocs Natural Language Triage Agent ใช้ LLM ที่ได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียดเพื่อสร้างการวิเคราะห์สาเหตุที่แท้จริง คำอธิบายห่วงโซ่การโจมตี และคำแนะนำในการแก้ไข สำหรับการค้นพบทุกครั้ง
ผลลัพธ์การวิเคราะห์สาเหตุที่แท้จริง
"ช่องโหว่การแทรก SQL นี้มีอยู่เนื่องจากการป้อนข้อมูลของผู้ใช้จากพารามิเตอร์การสืบค้น q ถูกต่อเข้าด้วยกันโดยตรงในคำสั่ง MySQL SELECT ใน /wp-admin/admin-ajax.php ที่บรรทัด 247 โดยไม่มีการฆ่าเชื้อหรือการสืบค้นแบบกำหนดพารามิเตอร์ ผู้โจมตีที่ไม่ได้รับการรับรองความถูกต้องสามารถแยกแถวทั้งหมดออกจากตาราง wp_users รวมถึงแฮชรหัสผ่านด้วยการส่ง ?q=' UNION SELECT user_login,user_pass,3,4,5 จาก wp_users--"
การสร้างเพย์โหลดแบบกำหนดเอง
Prompt: สร้างเพย์โหลด SQLi สำหรับ MySQL 5.7 พร้อมการบายพาส WAF สำหรับ Blind Inject ตามเวลาบนพารามิเตอร์เนื้อหา JSON
สร้าง 3 สายพันธุ์แล้ว ขั้นแรกให้ทดสอบ SQLi พื้นฐาน ตัวกรองคีย์เวิร์ด WAF ทั่วไปครั้งที่สอง/สามโดยใช้การแทรกความคิดเห็นและไวยากรณ์แบบมีเงื่อนไขของเวอร์ชัน MySQL
แนวทางการแก้ไข (ไทย / อังกฤษ)
English: ภาษาอังกฤษ: แทนที่การต่อสตริงด้วยแบบสอบถามแบบมีพารามิเตอร์: ใช้ $wpdb->prepare() ใน WordPress หรือคำสั่งที่เตรียมไว้ด้วย PDO ตรวจสอบและอนุญาตอักขระที่ได้รับอนุญาตในการป้อนข้อมูลการค้นหา ใช้กฎ WAF ที่บล็อกรูปแบบ SQLi เป็นมาตรการป้องกันในเชิงลึก
ภาษาไทย: ภาษาไทย: จนถึงการต่อเติมด้วยการสืบค้นแบบพารามิเตอร์ไม่จำเป็น $wpdb->prepare() ใน WordPress หรือ PDO งบที่เตรียมไว้ คัทชันและ whitelist กรรมที่อนุญาตในการค้นหา และใช้กฎ WAF แหล่งที่มาของรูปแบบ SQLi เป็นมาตรการป้องกันความลึกเชิงลึก
ความสามารถของตัวแทน
- 📝
คำอธิบายสาเหตุที่แท้จริง
การค้นพบทุกครั้งจะมีคำอธิบายเป็นภาษาอังกฤษว่าเหตุใดจึงมีช่องโหว่ ที่มาของโค้ด และผู้โจมตีจะใช้ประโยชน์จากช่องโหว่นี้ได้อย่างไร
- ⚗️
การสร้างเพย์โหลดแบบกำหนดเอง
สร้างเพย์โหลดการโจมตีที่ปรับแต่งจากการแจ้งเตือนด้วยภาษาธรรมชาติ — ระบุประเภทฐานข้อมูล ผู้จำหน่าย WAF ข้อกำหนดแบบปกปิดและแบบอิงข้อผิดพลาด และข้อกำหนดในการเข้ารหัส
- 🛡️
การแก้ไขที่ดำเนินการได้
คำแนะนำในการแก้ไขระดับรหัสเฉพาะ — ไม่ใช่คำแนะนำทั่วไป อ้างอิงถึงไฟล์ ฟังก์ชัน และหมายเลขบรรทัดที่ควรใช้การแก้ไข
- 🇹🇭
เอาท์พุตภาษาไทยและอังกฤษ
คำแนะนำในการวิเคราะห์และการแก้ไขทั้งหมดมีทั้งภาษาไทยและภาษาอังกฤษ — สามารถสลับได้ต่อผู้ใช้ในการตั้งค่า app.redsocs.com
ปรับใช้ AI Security Swarm ของคุณ
ให้ตัวแทนอิสระตรวจสอบพื้นผิวการโจมตีของคุณอย่างต่อเนื่อง ทดสอบการป้องกัน และรายงานการค้นพบในภาษาธรรมดา — ทุกวันตลอด 24 ชั่วโมงที่ความเร็วของเครื่องจักร
Autonomous AI Security Agents
AI agents that think like attackers, operate at machine speed, and report findings in plain English. Continuously monitoring your attack surface — with zero manual intervention required.
Autonomous Autopilot Mode
The Autopilot is the coordinating AI brain of the RedSocs agent swarm. It continuously monitors your attack surface without any manual intervention — deciding which scan modules to run, on which assets, and when to escalate findings to your team.
Autopilot Decision Engine
Intelligent Module Selection
The Autopilot analyses each discovered asset and selects the appropriate scan modules automatically. WordPress files trigger plugin enumeration and theme integrity checks. API endpoints trigger fuzzing and authentication testing. SPAs trigger Spitolas crawling. No manual configuration required.
Phased Execution Pipeline
Each scan session runs through a structured pipeline: Recon (asset discovery and fingerprinting) → Mutation (payload generation and injection testing) → Triage (exploitability assessment and business impact scoring) → Report (plain-English summaries). Each phase feeds data into the next.
Real-Time Watch Mode
Watch the Autopilot's decision-making in real time via app.redsocs.com — see which assets are being scanned, which attack vectors are being tested, and how the AI is classifying each finding as it is discovered. Full audit log of every agent action.
Critical Finding Escalation
When the Autopilot identifies a Critical severity finding — RCE, SQLi with confirmed data extraction, exposed credentials — it immediately escalates via configured channels: webhook, email, SMS, or direct Slack/Teams notification. No waiting for the next report cycle.
Swarm Orchestration
The RedSocs agent swarm is a distributed fleet of specialized AI agents operating in parallel. Each agent has a defined role — Recon, Mutation, or Triage — and reports back to the Autopilot command center in real time.
Recon Agents
Distributed crawlers deployed simultaneously across your entire asset inventory. Each Recon agent handles a subset of assets — mapping ports, fingerprinting services, enumerating subdomains, and feeding structured asset data back to the command center.
- DNS enumeration and subdomain discovery
- Port scanning and service fingerprinting
- Technology stack detection
- Certificate transparency monitoring
Mutation Agents
Attack simulation agents that generate and test payloads against discovered endpoints. Each Mutation agent specializes in a specific vulnerability class — SQLi, XSS, SSRF — and runs its payload set against the targets assigned by the Autopilot.
- SQL injection (200+ payload variants)
- XSS testing including DOM-based
- SSRF and OAST callback testing
- WAF bypass payload generation
Triage Agents
AI-powered classification agents that assess each finding for exploitability, business impact, and priority. Triage agents consume raw Mutation and Recon output and produce structured, scored findings ready for the remediation queue.
- Exploitability confirmation testing
- CVE correlation and CVSS scoring
- Business impact assessment (CIA)
- Plain-English root cause analysis
Live Swarm Status
| Agent | Role | Current Task | Status |
|---|---|---|---|
| Agent #1 | Recon | Scanning /api/* — 312 endpoints mapped | Active |
| Agent #2 | Mutation | Testing SQLi on /search?q= — 47/200 payloads | Active |
| Agent #3 | Triage | Classifying 23 findings — 3 CRITICAL pending | Active |
| Agent #4 | Recon | Subdomain enumeration — 28 new assets found | Active |
| Agent #5 | Mutation | XSS DOM testing via Spitolas on /dashboard | Queued |
| Agent #6 | Triage | Generating NL summary for 8 findings | Active |
Natural Language Triage Agent
Security findings are only valuable if your team can understand and act on them. The RedSocs Natural Language Triage Agent uses a fine-tuned LLM to produce plain-English root cause analysis, attack chain explanations, and remediation guidance — for every single finding.
Root Cause Analysis Output
"This SQL injection vulnerability exists because user input from the q query parameter is concatenated directly into a MySQL SELECT statement in /wp-admin/admin-ajax.php at line 247, without any sanitisation or parameterised query. An unauthenticated attacker can extract all rows from the wp_users table, including password hashes, by submitting ?q=' UNION SELECT user_login,user_pass,3,4,5 FROM wp_users--."
Custom Payload Generation
Prompt: Generate a SQLi payload for MySQL 5.7 with WAF bypass for a time-based blind injection on a JSON body parameter
3 variants generated. First tests basic SQLi, second/third bypass common WAF keyword filters using comment injection and MySQL version-conditional syntax.
Remediation Guidance (Thai / English)
English: English: Replace string concatenation with a parameterised query: use $wpdb->prepare() in WordPress or PDO prepared statements. Validate and whitelist allowed characters in the search input. Apply a WAF rule blocking SQLi patterns as a defence-in-depth measure.
ภาษาไทย: ภาษาไทย: แทนที่การต่อสตริงด้วย parameterised query โดยใช้ $wpdb->prepare() ใน WordPress หรือ PDO prepared statements ตรวจสอบและ whitelist อักขระที่อนุญาตในช่องค้นหา และใช้ WAF rule เพื่อป้องกันรูปแบบ SQLi เป็นมาตรการป้องกันเชิงลึก
Agent Capabilities
- 📝
Root Cause Explanation
Every finding includes a plain-English explanation of why the vulnerability exists, where in the code it originates, and how an attacker would exploit it.
- ⚗️
Custom Payload Generation
Generate tailored attack payloads from natural language prompts — specifying database type, WAF vendor, blind vs. error-based, and encoding requirements.
- 🛡️
Actionable Remediation
Specific code-level remediation guidance — not generic advice. References the exact file, function, and line number where the fix should be applied.
- 🇹🇭
Thai & English Output
All analysis and remediation guidance available in both Thai and English — switchable per-user in app.redsocs.com settings.
Deploy Your AI Security Swarm
Let autonomous agents continuously monitor your attack surface, test your defences, and report findings in plain language — 24/7, at machine speed.