基于Python的小工具 从网络威胁报告中预测 Att&ck 战术和技术

工具介绍

从网络威胁报告中预测 Att&ck 战术和技术的 python 工具。

工具地址

https://github.com/vlegoy/rcATT

使用方法

该工具旨在预测网络威胁报告中ATT&CK框架（https://attack.mitre.org/）的战术和技术，例如可以在https://otx.alienvault.com/ 或https://exchange.xforce.ibmcloud.com/。

rcATT可通过命令行界面或图形界面使用。两个版本都有相同的功能。

• 从给定的网络威胁报告中预测文本格式的战术和技术
• 对每个技术和战术的分类器的置信度进行排序和可视化，即使是报告中未包含的预测。
• 将结果保存在STIX格式的json文件中
• 通过修改预测结果为正数或负数，向工具提供反馈意见
• 将反馈意见和/或结果保存到训练集上
• 用新的数据重新训练分类器

安装

工具所需依赖环境

• python >= 3.5
• joblib
• pandas
• numpy
• stix2
• scikit-learn
• nltk 及以下包:
  • punkt
  • stopwords
  • wordnet
• flask (GUI版本)
• colorama (只需要命令行版本)

如何使用rcATT

命令行界面

以文本格式从给定的网络威胁报告中预测战术和技术

对于命令行工具，将你的报告保存在一个文本文件中。然后使用命令： python -p -i [文本文件中的报告] 。

结果将按存在的可能性排序显示。

通过将预测值修改为正数或负数，给该工具以反馈。

使用命令行： python app.py -f [战术和技术列表] -i [输入由rcATT生成的结果.json文件] -o [输出.json文件] 。
将反馈和/或结果保存到训练集上

使用命令 python app.py -a -i [由rcATT提供的.json文件] 。
用新的数据重新训练分类器

使用命令 python app.py -t
将结果保存在一个STIX格式的json文件中

在命令行版本中，这个步骤包括在预测或反馈功能中，在给出的命令中加入-o [输出json文件]。使用-n[报告标题]和-d[发表日期]精确地确定一个名称和一个日期。

 

图形化界面

从给定的网络威胁报告中预测文本格式的战术和技术

在文本区输入报告，并点击 "预测 "按钮。

通过修改预测结果为正数或负数，给该工具以反馈。

点击 "纠正结果 "按钮。

将反馈和/或结果保存到训练集上

点击 "为训练保存结果 "按钮。
用新数据重新训练分类器

点击"⚙"按钮。
将结果保存在STIX格式的json文件中

点击 "导出结果 "按钮，填写表格（如果没有填写，将给出默认值）。

 

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