Nightcrawler est un agent open source de penetration testing qui tourne entièrement sur smartphone. Tu places un OnePlus 8 avec Kali NetHunter sur un réseau, tu t’éloignes, et l’agent découvre les appareils, cartographie les services, recherche les vulnérabilités et génère un rapport structuré. Tout en local : le modèle de 1,2 milliards de paramètres (LFM2.5) tourne sur le GPU du téléphone via OpenCL. Aucune connexion internet, aucune API cloud.

C’est le premier signal concret d’un agent de sécurité complètement offline sur appareil mobile. Ceux qui construisent des systèmes privacy-first regardent les petits modèles sur edge device comme alternative à l’envoi de données vers les serveurs. Nightcrawler démontre qu’un modèle de 1,2B peut orchestrer une tâche complexe multi-étapes : scan, énumération, exploit, rapport. L’agent travaille comme un pentester humain patient, une action par tour, avec une connaissance qui s’accumule graduellement au cours d’heures de travail silencieux.

Comme nous l’avons rapporté le 24 juillet, les guardrails des modèles frontier bloquent ceux qui font de la recherche en sécurité offensive et poussent les professionnels vers les modèles open locaux. Nightcrawler est la matérialisation de cette tendance : quand le cloud te ferme la porte, le téléphone suffit.

Le repo est public sur GitHub, version v0.1.0, et est explicitement déclaré comme une expérience, pas un produit fini.

En détail

Le contexte : scanners, humains, agents.

Le pentesting traditionnel se fait avec des scanners automatisés (nmap, Nessus) qui bombardent chaque hôte en quelques secondes, ou avec des professionnels qui travaillent à la main pendant des heures. Nightcrawler se situe entre les deux : un agent qui travaille comme un pentester patient. Une action par tour, la connaissance s’accumule, des heures de travail. Le README l’énonce clairement : cela le rend plus difficile à détecter qu’un scanner qui frappe tout d’un coup.

L’approche furtive n’est pas un détail technique. Un scanner traditionnel génère du trafic qu’un système de surveillance (IDS/IPS) détecte en secondes. Un agent qui effectue une action par tour, attend, observe, puis la suivante, se confond dans le bruit de fond du réseau. Pour ceux qui construisent des défenses, cela signifie que le test réaliste n’est plus seulement le scanner rapide : il doit inclure le cas de l’adversaire patient.

Comment ça marche.

L’agent tourne sur un OnePlus 8 rooté avec Kali NetHunter. Le cerveau est LFM2.5-1.2B-Instruct-Heretic, un modèle de 1,2 milliards de paramètres de la famille LFM2.5 de LiquidAI, la même que nous avons vue en juillet misant sur l’efficacité. Le modèle est chargé sur le GPU du téléphone via OpenCL et expose une interface locale sur le port 8080.

L’agent utilise le Model Context Protocol (MCP) pour appeler des outils : scanner réseau, outils d’énumération, exploits. Un dashboard web local sert de Command and Control pour surveiller et guider l’agent pendant qu’il travaille. Le flux a cinq phases : découverte des appareils (scan furtif), énumération des services (serveur web, partage de fichiers, SSH, DNS), test des vulnérabilités connues et identifiants par défaut, génération du rapport avec recommandations. S’il n’y a pas de WiFi, il peut craquer le WPA2 avec un adaptateur USB externe.

Les limites.

C’est v0.1.0. Il tourne sur un seul appareil, avec un seul modèle. Le modèle de 1,2B paramètres peut décider quel outil utiliser et quoi regarder, mais ne remplace pas le jugement d’un pentester expérimenté. Il n’y a pas de benchmark de couverture des vulnérabilités trouvées par rapport à un professionnel humain. Le repo a 16 commits et aucune documentation de tests systématiques.

Le signal au-delà de l’outil.

La question n’est pas si Nightcrawler est prêt pour la production. La question est que l’architecture existe et fonctionne : modèle local sur edge device, orchestration via MCP, cycle d’agent d’action et d’observation. Le même pattern s’applique à tous les domaines où la confidentialité rend le cloud impraticable : audit sur réseaux isolés, analyse de données sensibles, contrôle de systèmes air-gapped.