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mrwadams/attackgen

Ferramenta de teste de resposta a incidentes de cibersegurança que usa LLMs e MITRE ATT&CK/ATLAS para gerar cenários personalizados de exercícios de mesa com base em grupos de agentes de ameaça.

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há 5 dias

O que é?

AttackGen gera cenários de exercícios de mesa de resposta a incidentes para equipes de segurança. Você escolhe um grupo de agentes de ameaça do MITRE ATT&CK, um estudo de caso de ataque do ATLAS ou um conjunto personalizado de técnicas e informa o porte e o setor da sua organização. A ferramenta produz um cenário em Markdown adaptado a essas informações, além de uma lista de estratégias de detecção, fontes de logs e medidas de mitigação extraídas dos dados do MITRE, bem como um arquivo de camada do ATT&CK Navigator.

O projeto também aborda ameaças específicas de IA. Uma página de ameaça interna de IA cria exercícios em que um agente de IA de ponta dentro da organização atua como adversário, com características definidas pelo nível de autonomia da implantação, pela categoria de ameaça e pelas ameaças STRIDE. Os modelos são acessados pelo LiteLLM, permitindo usar OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, Groq e qualquer endpoint compatível com OpenAI, como Ollama ou LM Studio. O projeto é distribuído como um app web Streamlit, com uma imagem Docker e um servidor MCP para clientes agênticos.

Recursos principais

  • 01Gera cenários a partir de grupos de ameaças do MITRE ATT&CK Enterprise e ICS ou de estudos de caso de ataques de IA do ATLAS.
  • 02Cria cenários personalizados com técnicas selecionadas e modelos para incidentes comuns e ataques de IA/ML.
  • 03Lista estratégias de detecção, análises, fontes de logs e medidas de mitigação para as técnicas de cada cenário.
  • 04Exporta cenários em Markdown e como arquivos de camada do ATT&CK ou do ATLAS Navigator.
  • 05Cria exercícios de mesa sobre ameaças internas de IA com base nos níveis de autonomia de agentes de IA de ponta.
  • 06Oferece suporte a vários provedores de LLM por meio do LiteLLM, incluindo endpoints locais compatíveis com OpenAI.

Casos de uso

  • Realizar um exercício de mesa para uma equipe de SOC ou de resposta a incidentes, simulando um agente de ameaça específico.
  • Preparar exercícios de purple team que relacionem as etapas do ataque às detecções esperadas pela equipe de defesa.
  • Ensaiar a resposta a ataques contra sistemas de IA e ML usando estudos de caso do ATLAS.
  • Explorar como um agente de IA de ponta dentro de uma organização poderia se tornar uma ameaça interna.

Antes de usar

  • Licenciado sob a GPL-3.0, uma licença copyleft que exige que trabalhos derivados sejam distribuídos sob os mesmos termos.
  • Para gerar cenários, é necessária uma chave de API de um provedor de modelos como OpenAI, Anthropic, Google, Mistral ou Groq, ou de um endpoint personalizado compatível com OpenAI.

Tópicos

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

Perguntas frequentes

O que é attackgen?
Ferramenta de teste de resposta a incidentes de cibersegurança que usa LLMs e MITRE ATT&CK/ATLAS para gerar cenários personalizados de exercícios de mesa com base em grupos de agentes de ameaça. AttackGen gera cenários de exercícios de mesa de resposta a incidentes para equipes de segurança. Você escolhe um grupo de agentes de ameaça do MITRE ATT&CK, um estudo de caso de ataque do ATLAS ou um conjunto personalizado de técnicas e informa o porte e o setor da sua organização. A ferramenta produz um cenário em Markdown adaptado a essas informações, além de uma lista de estratégias de detecção, fontes de logs e medidas de mitigação extraídas dos dados do MITRE, bem como um arquivo de camada do ATT&CK Navigator.
attackgen é gratuito? Qual é a licença?
attackgen é open source sob a licença GPL-3.0. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
attackgen ainda é mantido?
Manutenção ativa. O último commit de attackgen foi em 2 de nov. de 2026.
Para que posso usar attackgen?
Realizar um exercício de mesa para uma equipe de SOC ou de resposta a incidentes, simulando um agente de ameaça específico. Preparar exercícios de purple team que relacionem as etapas do ataque às detecções esperadas pela equipe de defesa. Ensaiar a resposta a ataques contra sistemas de IA e ML usando estudos de caso do ATLAS. Explorar como um agente de IA de ponta dentro de uma organização poderia se tornar uma ameaça interna.
Onde consigo attackgen?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/mrwadams/attackgen

Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.

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