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LLM과 MITRE ATT&CK/ATLAS를 활용해 위협 행위자 그룹에 맞춘 사이버 보안 사고 대응 탁상 훈련 시나리오를 생성하는 도구입니다.

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5일 전

어떤 프로젝트인가요?

AttackGen은 보안팀을 위한 사고 대응 탁상 훈련 시나리오를 생성합니다. MITRE ATT&CK 위협 행위자 그룹, ATLAS AI 공격 사례 연구 또는 직접 구성한 기법 목록을 선택한 뒤 조직의 규모와 업종을 입력하면 됩니다. 입력 정보를 반영한 Markdown 시나리오와 함께 MITRE 데이터에서 가져온 탐지 전략, 로그 소스, 완화 조치 목록 및 ATT&CK Navigator 레이어 파일을 생성합니다.

이 프로젝트는 AI 특화 위협도 다룹니다. AI Insider Threat 페이지에서는 조직 내의 최첨단 AI 에이전트가 공격자 역할을 하는 훈련을 구성할 수 있으며, 배포된 에이전트의 자율성 수준, 위협 범주, STRIDE 위협을 설정할 수 있습니다. 모델 연동에는 LiteLLM을 사용하므로 OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, Groq 및 Ollama나 LM Studio 같은 OpenAI 호환 엔드포인트를 이용할 수 있습니다. Streamlit 웹 앱과 Docker 이미지로 제공되며, 에이전트 기반 클라이언트용 MCP 서버도 포함합니다.

핵심 기능

  • 01MITRE ATT&CK Enterprise 및 ICS 위협 그룹이나 ATLAS AI 공격 사례 연구를 바탕으로 시나리오를 생성합니다.
  • 02선택한 기법을 바탕으로 맞춤 시나리오를 만들며, 일반적인 사고와 AI/ML 공격용 템플릿도 제공합니다.
  • 03각 시나리오의 기법에 해당하는 탐지 전략, 분석 규칙, 로그 소스 및 완화 조치를 나열합니다.
  • 04시나리오를 Markdown과 ATT&CK 또는 ATLAS Navigator 레이어 파일로 내보냅니다.
  • 05최첨단 AI 에이전트의 자율성 수준을 바탕으로 AI 내부자 위협 탁상 훈련을 생성합니다.
  • 06LiteLLM을 통해 여러 LLM 제공자를 지원하며, 로컬 OpenAI 호환 엔드포인트도 사용할 수 있습니다.

활용 사례

  • 특정 위협 행위자에 맞서 SOC 또는 사고 대응팀의 탁상 훈련을 진행합니다.
  • 공격자의 단계와 방어자가 확인해야 할 탐지 결과를 짝지은 퍼플팀 훈련을 준비합니다.
  • ATLAS 사례 연구를 활용해 AI 및 ML 시스템을 겨냥한 공격에 대한 대응을 연습합니다.
  • 조직 내부의 최첨단 AI 에이전트가 어떻게 내부자 위협이 될 수 있는지 살펴봅니다.

사용 전 알아둘 점

  • GPL-3.0 라이선스로 제공됩니다. 카피레프트 라이선스이므로 파생물도 동일한 조건으로 배포해야 합니다.
  • 시나리오를 생성하려면 OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, Groq 등의 모델 제공업체 또는 사용자 지정 OpenAI 호환 엔드포인트의 API 키가 필요합니다.

토픽

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자주 묻는 질문

attackgen은(는) 무엇인가요?
LLM과 MITRE ATT&CK/ATLAS를 활용해 위협 행위자 그룹에 맞춘 사이버 보안 사고 대응 탁상 훈련 시나리오를 생성하는 도구입니다. AttackGen은 보안팀을 위한 사고 대응 탁상 훈련 시나리오를 생성합니다. MITRE ATT&CK 위협 행위자 그룹, ATLAS AI 공격 사례 연구 또는 직접 구성한 기법 목록을 선택한 뒤 조직의 규모와 업종을 입력하면 됩니다. 입력 정보를 반영한 Markdown 시나리오와 함께 MITRE 데이터에서 가져온 탐지 전략, 로그 소스, 완화 조치 목록 및 ATT&CK Navigator 레이어 파일을 생성합니다.
attackgen은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
attackgen은(는) GPL-3.0 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
attackgen은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
활발히 유지보수 중. attackgen의 마지막 커밋은 2026년 11월 2일입니다.
attackgen은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
특정 위협 행위자에 맞서 SOC 또는 사고 대응팀의 탁상 훈련을 진행합니다. 공격자의 단계와 방어자가 확인해야 할 탐지 결과를 짝지은 퍼플팀 훈련을 준비합니다. ATLAS 사례 연구를 활용해 AI 및 ML 시스템을 겨냥한 공격에 대한 대응을 연습합니다. 조직 내부의 최첨단 AI 에이전트가 어떻게 내부자 위협이 될 수 있는지 살펴봅니다.
attackgen은(는) 어디서 받을 수 있나요?
소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/mrwadams/attackgen

요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.

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