AttackGen - AI 网络安全事件响应测试工具,附下载链接

为了提高我们团队在安全活动中的响应效率,我关注到了一款叫 AttackGen 的工具,我们需要的是一个既能快速生成场景又能准确反映现实威胁的工具。

在红蓝对抗中,我们经常要模拟各种攻击场景,以测试我们的防御水平。这不仅仅是为了“打”出个结果,更重要的是从中识别出潜在的弱点,并制定相应的修复策略。传统的做法往往需要我们手动构建这些攻击场景而 AttackGen 能够根据指定的威胁行为者组和组织的特征来自动生成定制的事件响应场景。

图片

想象一下,如果我们能利用这个工具,根据 MITRE ATT&CK 框架直接生成与当前流行攻击技术相关的场景,那会省去多少麻烦!我们只需要选择目标的行业、规模,以及模拟的攻击方式,剩下的就交给 AttackGen 来处理。能让我们专注于分析和应对,而不是花时间在场景构造上。

另外,工具中的场景模板功能也非常实用,尤其是在我们面对常见类型的网络事件时,只需几步便可生成适用的场景。这对于我们在紧急情况下快速响应尤其重要。再加上工具内置的聊天界面(AttackGen Assistant),我可以随时更新或者询问关于生成场景的一些问题,这种互动式的设计真的很方便。

而且,作为一个技术人员,我们都知道集成和部署的重要性。  AttackGen 支持以 Docker 容器的形式使用,简化了环境配置过程,这一点在我们团队内部协作时显得尤为重要。我甚至还考虑将其与LangSmith进行集成,以进一步提升我们的调试和测试能力。

想要获取工具的小伙伴可以直接拉至文章末尾

我们来提取并讨论上述工具描述中涉及的网络安全关键技术点:

1、MITRE ATT&CK 框架:

  • MITRE ATT&CK 是一个广泛使用的知识库,包含了对各种网络攻击手法、策略和技术的详细描述。利用这个框架,安全团队能够更好地理解和识别潜在威胁。构建基于 ATT&CK 框架的场景,有助于提升针对特定攻击向量的防御能力,使得团队能够进行有针对性的安全演练与评估。

2、定制化事件响应场景生成:

  • 自动生成定制化事件响应场景的能力大大提高了事件响应的效率。传统上,这一过程需要大量的人力和时间,而现在,通过工具的智能化功能,可以快速创建与特定威胁行为者相关的场景。

3、场景模板功能:

  • 场景模板的存在使得安全团队能够更高效地处理常见的网络事件。通过预设的模板,可以快速生成具有实际意义的场景,节省了构造场景所需的时间。这一功能尤其适合在压力较大的情况下,例如蓝队正在处理真实攻击时,可以迅速模拟攻击者的行为,以便更好地进行防御。

4、交互式界面与反馈机制:

  • AttackGen 提供的聊天界面(AttackGen Assistant)允许用户实时更新和询问相关信息,这种交互式设计增加了工具的可用性与人性化体验。通过收集用户反馈,开发者也能持续改进工具的性能和场景生成的质量。

5、Docker 容器化部署:

  • 容器化部署的支持使得工具能够轻松集成到现有的开发和运维流程中。对于技术团队来说,使用 Docker 可以减少环境配置上的麻烦,提高部署效率。此外,容器化还带来了更好的可移植性和资源隔离,这对于多团队协作以及避免“环境问题”是非常重要的。

下载链接

AttackGen下载链接:夸克网盘分享

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/874570.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

图像和文本统一识别

图像和文本统一识别(UNIT)是一种尝试将图像识别和文本识别任务统一到单一模型中的技术。这种方法的目标是提高模型在处理包含文本信息的图像时的效率和准确性,从而使模型能够更好地理解和处理视觉内容中的文本信息。 使用的技术:…

【机器学习】7 ——k近邻算法

机器学习7——k近邻 输入:实例的特征向量 输出:类别 懒惰学习(lazy learning)的代表算法 文章目录 机器学习7——k近邻1.k近邻2.模型——距离,k,分类规则2.1距离——相似程度的反映2.2 k值分类规则 算法实…

排序(插入,希尔,选择,堆,冒泡,快速,归并,计数)

本文中的Swap()函数都是下面这段代码 // 交换 void Swap(int* p1, int* p2) {int tmp *p1;*p1 *p2;*p2 tmp; }文章目录 常见排序:一.插入排序1.直接插入排序:2.希尔排序: 二.选择排序1.选择排序:2.堆排序: 三.交换排…

docker部署rabbitMQ 单机版

获取rabbit镜像:我们选择带有“mangement”的版本(包含web管理页面); docker pull rabbitmq:management 创建并运行容器: docker run -d --name rabbitmq -p 5677:5672 -p 15677:15672 rabbitmq:management --name:…

【OpenCV3】图像的翻转、图像的旋转、仿射变换之图像平移、仿射变换之获取变换矩阵、透视变换

1 图像的放大与缩小 2 图像的翻转 3 图像的旋转 4 仿射变换之图像平移 5 仿射变换之获取变换矩阵 6 透视变换 1 图像的放大与缩小 resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]) src: 要缩放的图片dsize: 缩放之后的图片大小, 元组和列表表示均可.dst: 可选参数, 缩…

秋招春招,在线测评题库包含哪些?

各位小伙伴们,秋招春招的号角已经吹响,作为HR,我们又要开始忙碌起来了。面对众多的候选人,如何高效、准确地筛选出合适的人选呢? 在线测评就是一个非常有用的工具。本文就说说在线测评题库里的那些事儿,主…

ant-design-vue中实现a-tree树形控件父子关联选中过滤的算法

在使用ant-design-vue的框架时,a-tree是比较常用的组件,比较适合处理树形结构的数据。 但是在与后台数据进行授权交互时,就不友好了。 在原生官方文档的例子中,若子项被勾选,则父级节点会被关联勾选,但这勾…

天通报警呼叫柱:为边防哨所筑起坚固的通信堡垒

一、背景 边防哨所是国家安全的重要防线,肩负着守护边境安全、维护国家主权和领土完整的神圣使命。由于边防哨所通常位于地理位置偏远、环境恶劣的地区,通信问题成为影响边防工作的重要因素,给边防官兵的日常工作和应急响应带来了不小的挑战…

vue3封装数字上下滚动翻牌器,

优点&#xff1a;可以传入字符串设置初始数字位数&#xff0c;也可以直接传入数字&#xff0c;让他自己根据位数渲染 组件代码&#xff1a; <template><div class"count-flop" :key"compKey"><!-- --><div:class"item ! . ?…

欺诈文本分类检测(十四):GPTQ量化模型

1. 引言 量化的本质&#xff1a;通过将模型参数从高精度&#xff08;例如32位&#xff09;降低到低精度&#xff08;例如8位&#xff09;&#xff0c;来缩小模型体积。 本文将采用一种训练后量化方法GPTQ&#xff0c;对前文已经训练并合并过的模型文件进行量化&#xff0c;通…

判断奇偶数的小妙招

要判断一个数是奇数还是偶数&#xff0c;一般首先想到的都是对2取余&#xff0c;但其实有更高明的算法。 首先咱们要知道一个知识点&#xff1a;偶数的二进制末位为0&#xff0c;奇数的二进制末位为1。 这是进位制本身的规则决定的&#xff0c;二进制是“逢二进一”。如果末位…

Docker 学习 Day 2

docker 基本命令和操作 学习视频一、docker 常用命令1、帮助启动类命令2、镜像命令2.1、docker images2.2、docker search 某个 xxx 镜像的名字2.3、docker pull 某个 xxx 镜像的名字2.4、docker system df2.5、docker rmi 某个 xxx 镜像的名字 ID2.6、面试题&#xff1a;谈谈 …

谷歌seo网址如何快速被收录?

想让你的网站快速被搜索引擎收录&#xff0c;可以采取几种不同的策略。首先&#xff0c;确保你的网站内容丰富、有价值&#xff0c;搜索引擎更喜欢收录内容质量高的网站。同时&#xff0c;增强网站的外链建设&#xff0c;做好这些站内优化&#xff0c;接下来就是通过谷歌搜索控…

windows下自启springboot项目(jar+nginx)

1、将springboot项目打包为jar 2、新建文本文档 test.txt&#xff0c;并输入 java -jar D:\test\test.jar&#xff08;修改为自己的jar包位置&#xff09; 保存 然后修将后缀名改为 .bat 3、在同一目录再新建 文本文档test.txt&#xff0c;输入以下内容&#xff0c;&…

“杏鲍菇驱动机器人创新前行:康奈尔大学最新研究亮相Science子刊“

未来科技新篇章&#xff1a;杏鲍菇操控下的机器人奇旅&#xff01; 在这个日新月异的科技时代&#xff0c;你或许听说过机器人由AI驱动、由人脑操控&#xff0c;但你是否能想象&#xff0c;一颗看似平凡的杏鲍菇也能成为控制机器人的“大脑”&#xff1f; 没错&#xff0c;这不…

对抗性EM用于变分深度学习:在低剂量PET和低剂量CT中的半监督图像质量增强应用|文献速递--Transformer架构在医学影像分析中的应用

Title 题目 Adversarial EM for variational deep learning: Application to semi-supervised image quality enhancement in low-dose PET and low-dose CT 对抗性EM用于变分深度学习&#xff1a;在低剂量PET和低剂量CT中的半监督图像质量增强应用 01 文献速递介绍 医学影…

新专利:作物生长期预测方法及装置

近日,国家知识产权局正式授权了一项由北京市农林科学院智能装备技术研究中心、江苏省农业科学院联合申请的发明专利"作物生长期预测方法及装置"(专利号:ZL 2024 1 0185298.1)。该专利由 于景鑫 、任妮、吕志远、李友丽、吴茜等发明人耗时多年潜心研发&#xff0c;犹如…

6、关于Medical-Transformer

6、关于Medical-Transformer Axial-Attention原文链接&#xff1a;Axial-attention Medical-Transformer原文链接&#xff1a;Medical-Transformer Medical-Transformer实际上是Axial-Attention在医学领域的运行&#xff0c;只是在这基础上增加了门机制&#xff0c;实际上也就…

Java入门:08.Java中的static关键字01

1 static关键字 可以修饰属性变量&#xff0c;方法和代码段 static修饰的属性称为静态属性或类属性&#xff0c; 在类加载时就在方法区为属性开辟存储空间&#xff0c;无论创建多少个对象&#xff0c;静态属性在内存中只有一份。 可以使用 类名.静态属性 的方式引用 static修饰…

无人机动力系统设计之桨叶推力计算

无人机动力系统设计之桨叶推力计算 1. 源由2. 关键参数2.1 特性参数2.1.1 材质&#xff08;Material&#xff09;2.1.2 叶片数量&#xff08;Number of Blades&#xff09;2.1.3 重量&#xff08;Weight&#xff09;2.1.4 噪音水平&#xff08;Noise Level&#xff09; 2.2 安装…