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mrwadams/attackgen

LLMとMITRE ATT&CK/ATLASを活用し、脅威アクターグループに合わせたサイバーセキュリティのインシデント対応訓練シナリオを生成するツール。

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未解決の Issue
22
最終コミット
6 日前

これは何？

AttackGenは、セキュリティチーム向けのインシデント対応机上演習シナリオを生成します。MITRE ATT&CKの脅威アクターグループ、ATLASのAI攻撃ケーススタディ、または任意の手法セットを選び、組織の規模と業種を入力すると、それらに合わせたMarkdown形式のシナリオが作成されます。さらに、MITREのデータに基づく検知戦略、ログソース、緩和策の一覧と、ATT&CK Navigatorのレイヤーファイルも生成されます。

AI固有の脅威にも対応しています。「AI Insider Threat」ページでは、組織内の最先端AIエージェントが敵対者となる演習を作成できます。導入時の自律性レベル、脅威カテゴリ、STRIDEの脅威を設定できます。モデルへのアクセスにはLiteLLMを使用するため、OpenAI、Anthropic、Google、Mistral、Groqのほか、OllamaやLM StudioなどのOpenAI互換エンドポイントも利用できます。StreamlitのWebアプリとして提供され、Dockerイメージとエージェント型クライアント向けのMCPサーバーも含まれています。

主な機能

  • 01MITRE ATT&CK EnterpriseおよびICSの脅威グループ、またはATLASのAI攻撃ケーススタディからシナリオを生成します。
  • 02一般的なインシデントやAI/ML攻撃向けのテンプレートを使い、選択した手法からカスタムシナリオを作成します。
  • 03各シナリオの手法に対応する検知戦略、分析、ログソース、緩和策を一覧表示します。
  • 04シナリオをMarkdown形式でエクスポートし、ATT&CKまたはATLAS Navigatorのレイヤーファイルも出力します。
  • 05最先端AIエージェントの自律性レベルに基づいて、AI内部脅威の机上演習を作成します。
  • 06LiteLLMを通じて複数のLLMプロバイダーに対応し、ローカルのOpenAI互換エンドポイントも利用できます。

ユースケース

  • 特定の脅威アクターを想定した、SOCやインシデント対応チーム向けの机上演習を実施する。
  • 攻撃者の手順と、防御側が確認すべき検知内容を組み合わせたパープルチーム演習を準備する。
  • ATLASのケーススタディを使って、AI・MLシステムへの攻撃に対する対応をリハーサルする。
  • 組織内の最先端AIエージェントが内部脅威となる可能性を検討する。

使う前に知っておきたいこと

  • GPL-3.0ライセンスの下で提供されています。コピーレフトライセンスのため、派生物も同じ条件で配布する必要があります。
  • シナリオの生成には、OpenAI、Anthropic、Google、Mistral、Groqなどのモデルプロバイダー、またはカスタムのOpenAI互換エンドポイントのAPIキーが必要です。

トピック

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

よくある質問

attackgen とは？
LLMとMITRE ATT&CK/ATLASを活用し、脅威アクターグループに合わせたサイバーセキュリティのインシデント対応訓練シナリオを生成するツール。 AttackGenは、セキュリティチーム向けのインシデント対応机上演習シナリオを生成します。MITRE ATT&CKの脅威アクターグループ、ATLASのAI攻撃ケーススタディ、または任意の手法セットを選び、組織の規模と業種を入力すると、それらに合わせたMarkdown形式のシナリオが作成されます。さらに、MITREのデータに基づく検知戦略、ログソース、緩和策の一覧と、ATT&CK Navigatorのレイヤーファイルも生成されます。
attackgen は無料で使えますか？ライセンスは？
attackgen は GPL-3.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
attackgen は今もメンテナンスされていますか？
活発にメンテナンス中。attackgen の最終コミットは 2026年11月2日 です。
attackgen は何に使えますか？
特定の脅威アクターを想定した、SOCやインシデント対応チーム向けの机上演習を実施する。 攻撃者の手順と、防御側が確認すべき検知内容を組み合わせたパープルチーム演習を準備する。 ATLASのケーススタディを使って、AI・MLシステムへの攻撃に対する対応をリハーサルする。 組織内の最先端AIエージェントが内部脅威となる可能性を検討する。
attackgen はどこで入手できますか？
ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/mrwadams/attackgen

概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。

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