cognis-digital/attackmap

``` pip install cognis-attackmap attackmap scan . # → prioritized findings in seconds ``` ## 用法 — 分步说明 `attackmap` 将自由文本的安全发现映射到 MITRE ATT&CK 技术，并构建覆盖视图。 1. **安装**： pip install -e . 2. **映射发现**（通过文件或 stdin）至 ATT&CK 技术 ID： attackmap map findings.txt --min-score 2 3. **构建战术热图**或覆盖率**缺口**视图： attackmap heatmap findings.txt attackmap gap findings.txt 4. **导出 ATT&CK Navigator 层**用于可视化： attackmap navigator findings.txt --name "incident-2026" --out layer.json 5. **查询 / 自动化** — `lookup` 解析技术，`tactics` 列出内置战术；在 CI 中输出 JSON： attackmap lookup T1059 --format json attackmap map findings.txt --format json > attack.json ## 目录 - [为什么使用 attackmap？](#why) · [功能](#features) · [快速开始](#quick-start) · [示例](#example) · [架构](#architecture) · [AI 技术栈](#ai-stack) · [功能对比](#how-it-compares) · [集成](#integrations) · [随处安装](#install-anywhere) · [相关工具](#related) · [贡献](#contributing) ## 为什么使用 attackmap？ 讲 ATT&CK 语言 `attackmap` 是单一用途、可脚本化且可自托管的：将其指向目标，以您的工作流已使用的格式（表格 · JSON · SARIF）获取优先级排序的结果，通过它在 CI 中设置关卡，并让 agent 通过 MCP 驱动它。 ## 功能 - ✅ 查找 Technique - ✅ 解析 Keywords - ✅ 映射 Findings - ✅ 覆盖率热图 - ✅ Navigator Layer - ✅ 解析 Findings - ✅ 运行于 Linux/macOS/Windows · Docker · devcontainer - ✅ 支持 Python、JavaScript、Go 和 Rust 语言移植版本 (`ports/`) ## 快速开始 ``` pip install cognis-attackmap attackmap --version attackmap scan . # scan current project attackmap scan . --format json # machine-readable attackmap scan . --fail-on high # CI gate (non-zero exit) ``` ## 示例 ``` $ attackmap scan . [HIGH ] ATT-001 example finding (./src/app.py) [MEDIUM ] ATT-002 another signal (./config.yaml) 2 findings · risk score 5 · 38ms ``` ## 架构 ``` flowchart LR IN[input] --> P[attackmap
analyze + score] P --> OUT[report] ``` ## 从任何 AI 技术栈中使用 `attackmap` 可与各种主流的 AI 使用方式互操作： - **MCP server** — `attackmap mcp` (Claude Desktop、Cursor、Cognis.Studio、[uncensored-fleet](https://github.com/cognis-digital/uncensored-fleet)) - **OpenAI 兼容 / JSON** — 通过管道将 `attackmap scan . --format json` 传入任何 agent 或 LLM - **LangChain · CrewAI · AutoGen · LlamaIndex** — 一行代码将 CLI/JSON 包装为工具 - **CI / 脚本** — 为非 AI pipeline 提供 exit code + SARIF ## 功能对比 | | **Cognis attackmap** | ATT&CK Navigator | |---|:---:|:---:| | 可自托管，无需账号 | ✅ | 视情况而定 | | 单一命令，零配置 | ✅ | ⚠️ | | 用于 CI 的 JSON + SARIF | ✅ | 视情况而定 | | MCP 原生 (AI agent) | ✅ | ❌ | | 多语言移植 (JS/Go/Rust) | ✅ | ❌ | | 开放许可协议 | ✅ COCL | 视情况而定 | *秉承 **ATT&CK Navigator** 的精神，以 Cognis 的方式重新构建。遗漏了致谢？提交一个 PR。* ## 集成 通过管道接入您的技术栈：用于代码扫描的 **SARIF**，用于一切的 **JSON**，用于 AI agent 的 **MCP server** (`attackmap mcp`)，以及用于 SIEM/Slack/Jira 的 webhook 转发器。参见 [`docs/INTEGRATIONS.md`](docs/INTEGRATIONS.md)。 ## 安装 — 各种方式、各种平台 ``` pip install "git+https://github.com/cognis-digital/attackmap.git" # pip (works today) pipx install "git+https://github.com/cognis-digital/attackmap.git" # isolated CLI uv tool install "git+https://github.com/cognis-digital/attackmap.git" # uv pip install cognis-attackmap # PyPI (when published) docker run --rm ghcr.io/cognis-digital/attackmap:latest --help # Docker brew install cognis-digital/tap/attackmap # Homebrew tap curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/cognis-digital/attackmap/main/install.sh | sh ``` | Linux | macOS | Windows | Docker | 云平台 | |---|---|---|---|---| | `scripts/setup-linux.sh` | `scripts/setup-macos.sh` | `scripts/setup-windows.ps1` | `docker run ghcr.io/cognis-digital/attackmap` | [DEPLOY.md](docs/DEPLOY.md) (AWS/Azure/GCP/k8s) | ## 相关的 Cognis 工具 - [`portfan`](https://github.com/cognis-digital/portfan) — 将 nmap XML 汇总并比对为优先级排序的、可攻击的发现 - [`subhunt`](https://github.com/cognis-digital/subhunt) — 聚合并去重来自多个数据源的子域名枚举结果 - [`dirsight`](https://github.com/cognis-digital/dirsight) — 将 Web 内容发现输出 (ffuf/gobuster) 分析为排名的 endpoint - [`jwtinspect`](https://github.com/cognis-digital/jwtinspect) — 解码 JWT 并检查 alg=none、弱密钥和缺失的 claims - [`corsaudit`](https://github.com/cognis-digital/corsaudit) — 从 header 或配置中检测宽松/错误配置的 CORS - [`headerscan`](https://github.com/cognis-digital/headerscan) — 根据响应转储对 HTTP 安全 header (CSP/HSTS/XFO) 进行 A-F 评级 **探索套件 →** [🗂️ 全部 170+ 工具](https://github.com/cognis-digital/cognis-neural-suite) · [⭐ awesome-cognis](https://github.com/cognis-digital/awesome-cognis) · [🔗 cognis-sources](https://github.com/cognis-digital/cognis-sources) · [🤖 uncensored-fleet](https://github.com/cognis-digital/uncensored-fleet) · [🧠 engram](https://github.com/cognis-digital/engram) ## 互操作性 `{}` 与 300+ 工具的 Cognis 套件组合使用 — JSON 输入/输出以及共享的 OpenAI 兼容的 `/v1` 核心。请参阅 **[INTEROP.md](INTEROP.md)** 获取套件图谱、组合模式和参考技术栈。 ## 许可协议 在 **Cognis Open Collaboration License (COCL) v1.0** 下提供源代码 — 免费用于个人、内部评估、研究和教育用途；**商业 / 生产用途需要获得许可** (licensing@cognis.digital)。参见 [LICENSE](LICENSE)。

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