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mrwadams/attackgen

Herramienta de ciberseguridad para probar la respuesta a incidentes, que usa LLM y MITRE ATT&CK/ATLAS para generar ejercicios de simulación adaptados a grupos de actores de amenazas.

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hace 6 días

¿Qué es?

AttackGen genera escenarios de simulación de respuesta a incidentes para equipos de seguridad. Eliges un grupo de actores de amenazas de MITRE ATT&CK, un caso de estudio de ataques de ATLAS o un conjunto personalizado de técnicas y, luego, indicas el tamaño y el sector de tu organización. La herramienta crea un escenario en Markdown adaptado a esos datos, junto con una lista de estrategias de detección, fuentes de logs y medidas de mitigación basadas en los datos de MITRE, además de un archivo de capa de ATT&CK Navigator.

El proyecto también aborda amenazas específicas de la IA. Una página sobre amenazas internas relacionadas con la IA crea ejercicios en los que un agente de IA de última generación dentro de la organización actúa como adversario, según su nivel de autonomía de despliegue, la categoría de amenaza y las amenazas STRIDE. Los modelos se usan a través de LiteLLM, por lo que se puede recurrir a OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, Groq y cualquier endpoint compatible con OpenAI, como Ollama o LM Studio. Se distribuye como una aplicación web de Streamlit, con una imagen de Docker y un servidor MCP para clientes agénticos.

Funciones clave

  • 01Genera escenarios a partir de grupos de amenazas de MITRE ATT&CK Enterprise e ICS o de casos de estudio de ataques de IA de ATLAS.
  • 02Crea escenarios personalizados a partir de técnicas seleccionadas, con plantillas para incidentes comunes y ataques de IA/ML.
  • 03Enumera estrategias de detección, analíticas, fuentes de logs y medidas de mitigación para las técnicas de cada escenario.
  • 04Exporta escenarios como Markdown y como archivos de capa de ATT&CK Navigator o ATLAS Navigator.
  • 05Crea ejercicios de simulación sobre amenazas internas relacionadas con la IA, basados en los niveles de autonomía de agentes de IA de última generación.
  • 06Admite varios proveedores de LLM a través de LiteLLM, incluidos endpoints locales compatibles con OpenAI.

Casos de uso

  • Realizar un ejercicio de simulación para un SOC o un equipo de respuesta a incidentes frente a un actor de amenazas específico.
  • Preparar ejercicios de purple team que relacionen los pasos del atacante con las detecciones que debería observar el equipo defensor.
  • Ensayar la respuesta a ataques contra sistemas de IA y ML mediante casos de estudio de ATLAS.
  • Explorar cómo un agente de IA de última generación dentro de una organización podría convertirse en una amenaza interna.

Antes de usarlo

  • Está bajo la licencia GPL-3.0, una licencia copyleft que exige distribuir las obras derivadas bajo las mismas condiciones.
  • Para generar escenarios, se necesita una clave de API de un proveedor de modelos como OpenAI, Anthropic, Google, Mistral o Groq, o de un endpoint personalizado compatible con OpenAI.

Temas

#cybersecurity#incident-response#mitre-attack#llm#tabletop-exercise#threat-intelligence#purple-team#ai-security#generative-ai#mitre-atlas

Preguntas frecuentes

¿Qué es attackgen?
Herramienta de ciberseguridad para probar la respuesta a incidentes, que usa LLM y MITRE ATT&CK/ATLAS para generar ejercicios de simulación adaptados a grupos de actores de amenazas. AttackGen genera escenarios de simulación de respuesta a incidentes para equipos de seguridad. Eliges un grupo de actores de amenazas de MITRE ATT&CK, un caso de estudio de ataques de ATLAS o un conjunto personalizado de técnicas y, luego, indicas el tamaño y el sector de tu organización. La herramienta crea un escenario en Markdown adaptado a esos datos, junto con una lista de estrategias de detección, fuentes de logs y medidas de mitigación basadas en los datos de MITRE, además de un archivo de capa de ATT&CK Navigator.
¿attackgen es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
attackgen es open source bajo la licencia GPL-3.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿attackgen sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de attackgen fue el 2 nov 2026.
¿Para qué puedo usar attackgen?
Realizar un ejercicio de simulación para un SOC o un equipo de respuesta a incidentes frente a un actor de amenazas específico. Preparar ejercicios de purple team que relacionen los pasos del atacante con las detecciones que debería observar el equipo defensor. Ensayar la respuesta a ataques contra sistemas de IA y ML mediante casos de estudio de ATLAS. Explorar cómo un agente de IA de última generación dentro de una organización podría convertirse en una amenaza interna.
¿Dónde consigo attackgen?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/mrwadams/attackgen

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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