AIMap

Erkennungs- und Sicherheitstest-Plattform im Internet-Maßstab für exponierte KI-Agenten-Infrastruktur.

AIMap UI Tour

AIMap findet, identifiziert und testet öffentlich exponierte KI-Endpunkte auf Sicherheit – MCP-Server, Ollama-Instanzen, vLLM/LiteLLM-Proxys, LangServe-Ketten, Gradio-Apps, ComfyUI-Knoten und mehr. Stellen Sie sich Shodan vor, aber gezielt für die Angriffsfläche von KI-Agenten entwickelt.

Entwickelt von Bishop Fox.

Warnung Dieses Tool ist ausschließlich für autorisierte Penetrationstests und Sicherheitsforschung bestimmt. Verwenden Sie AIMap nur gegen Systeme, die Ihnen gehören oder für die Sie eine ausdrückliche schriftliche Genehmigung zum Testen haben. Unbefugter Zugriff auf Computersysteme ist illegal. Bishop Fox übernimmt keine Haftung und ist nicht verantwortlich für Missbrauch oder Schäden, die durch dieses Tool verursacht werden. Nutzen Sie es verantwortungsbewusst.

Was es tut

Entdecken – Fragt Shodan mit über 32 kuratierten Suchabfragen ab, um exponierte KI-/ML-Endpunkte im Internet zu finden
Identifizieren – Untersucht jeden Endpunkt mit Nuclei-Templates und Live-HTTP-Prüfungen, um Protokoll, Framework, Authentifizierungsstatus, Tools, Modelle und Systemprompts zu ermitteln
Bewerten – Berechnet einen Risikowert von 0–10 basierend auf Authentifizierung, Tool-Exposition, CORS-Richtlinie, TLS, Systemprompt-Leakage und gefährlichen Kombinationen von Fähigkeiten
Testen – Startet protokollspezifische Angriffssuiten (MCP-Tool-Missbrauch, Ollama-Modellextraktion, Prompt-Injection) mit Echtzeit-Streaming der Ergebnisse
Visualisieren – 3D-Globus, der jeden entdeckten Endpunkt anzeigt, durchsuchbar mit einer Shodan-artigen Abfragesprache

Architektur

┌─────────────┐     ┌──────────────┐     ┌───────────┐
│  React SPA  │────▶│  FastAPI      │────▶│  MongoDB  │
│  (Vite)     │ WS  │  Backend      │     │           │
└─────────────┘     └──────┬───────┘     └───────────┘
                           │
              ┌────────────┼────────────┐
              ▼            ▼            ▼
        ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐
        │  Shodan  │ │  Nuclei  │ │  Redis   │
        │  API     │ │  Scanner │ │  Streams │
        └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘

Backend – Python/FastAPI mit asynchronem MongoDB (Motor), Redis Streams zum Streaming von Angriffsprotokollen und einer Discovery-Engine, die Shodan-Abfragen → httpx-Erreichbarkeitsprüfungen → Nuclei-Template-Scans → Anreicherungspipeline orchestriert.

Frontend – React 18 + TypeScript + Tailwind CSS + shadcn/ui. Bietet einen 3D-Globus (globe.gl), Echtzeit-Angriffs-Streaming über WebSocket und eine Shodan-artige Suchoberfläche.

Scannen – 5 benutzerdefinierte Nuclei-YAML-Templates für die Erkennung von MCP-Servern, die Aufzählung von MCP-Tools, die Erkennung OpenAI-kompatibler APIs, die LangServe-Erkennung und Prompt-Leak-Tests.

Unterstützte Protokolle

Protokoll	Erkennungsmethode	Shodan-Abfragen
MCP (Model Context Protocol)	SSE-Transport, JSON-RPC, `/mcp/sse`-Pfade	4 Abfragen
Ollama	Standardport 11434, Produkt-Fingerprint	3 Abfragen
vLLM / LiteLLM / LocalAI	`/v1/models`-, `/v1/chat/completions`-Endpunkte	4 Abfragen
LangServe / LangChain	Playground-Endpunkte, LangServe-Marker	2 Abfragen
OpenClaw / Clawdbot	Kontroll-Dashboard, Port 18789	3 Abfragen
Open WebUI / LibreChat	Erkennung anhand des Titels	2 Abfragen
Gradio	Titel, Fußzeilen-Wasserzeichen, Favicon-Hash	3 Abfragen
Streamlit	Titel, Favicon-Hash	2 Abfragen
ComfyUI / Stable Diffusion	Titel, Port-basierte Erkennung	4 Abfragen
HuggingFace TGI	HTML-Marker	1 Abfrage
Allgemeine Inferenz	`/api/generate`-, `/api/tags`-Pfade	2 Abfragen

Risikobewertung

Jeder Endpunkt erhält einen Risikowert von 0–10, der sich aus folgenden Faktoren zusammensetzt:

Faktor	Auswirkung auf den Wert
Keine Authentifizierung	+4.0
Unbekannter Authentifizierungsstatus	+1.0
10+ exponierte Tools	+2.0
5+ exponierte Tools	+1.0
Tool mit kritischem Risiko (z. B. `exec_code`, `run_shell`)	jeweils +1.0
Tool mit hohem Risiko (z. B. `query_db`, `file_read`)	jeweils +0.5
Offenes CORS (`*`)	+1.0
Kein TLS	+0.5
Systemprompt geleakt	+0.5
Modelle exponiert	+1.0
Unzensiertes Modell erkannt	+2.0
Registrierung aktiviert (keine Einladung erforderlich)	+1.5
Gefährliche Kombination (z. B. keine Authentifizierung + Code-Ausführungs-Tool)	jeweils +1.0

Einrichtung

Voraussetzungen

Python 3.12+
Node.js 18+
MongoDB 7+
Redis 7+ (optional – weicht für die lokale Entwicklung auf In-Memory-Speicher aus)
Nuclei (optional – für aktive Scans erforderlich)
Ein Shodan-API-Schlüssel (für Discovery-Scans erforderlich)

Schnellstart (Docker Compose)

# Clone
git clone [email protected]:BishopFox/aimap.git
cd aimap

# Configure
cp .env.example .env
# Edit .env — at minimum set SHODAN_API_KEY

# Launch
docker compose up --build

Dadurch werden 4 Dienste gestartet:

MongoDB auf Port 27017
Redis auf Port 6379
Backend auf Port 8000
Frontend auf Port 80

Öffnen Sie http://localhost, um auf die Benutzeroberfläche zuzugreifen.

Lokale Entwicklung (ohne Docker)

# Backend
cd backend
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
uvicorn app.main:app --reload --port 8000

# Frontend (separate terminal)
cd frontend
npm install
npm run dev   # starts on http://localhost:5173

Stellen Sie sicher, dass MongoDB lokal auf Port 27017 läuft. Redis ist optional – das Backend weicht auf In-Memory-Puffer aus, wenn Redis nicht verfügbar ist.

Umgebungsvariablen

Erstellen Sie eine .env-Datei im Projektstamm:

# Required
SHODAN_API_KEY=your_shodan_api_key

# Optional — Censys as an additional discovery source
CENSYS_API_ID=
CENSYS_API_SECRET=

# Optional — enables AI-powered attack analysis
ANTHROPIC_API_KEY=

# MongoDB (defaults work for local dev)
MONGODB_URI=mongodb://localhost:27017
MONGODB_DB=aimap

# Redis (defaults work for local dev; optional)
REDIS_URL=redis://localhost:6379/0

# CORS (default allows all origins)
CORS_ORIGINS=*

# Modal serverless (dispatches scans/attacks to Modal containers)
MODAL_ENABLED=false

# Clerk auth — see below
CLERK_ISSUER=

Authentifizierung (Clerk)

AIMap verwendet Clerk für die Authentifizierung. So aktivieren Sie sie:

Erstellen Sie eine Clerk-Anwendung auf clerk.com

Legen Sie die Backend-Issuer-URL fest:

# .env (project root)
CLERK_ISSUER=https://your-app.clerk.accounts.dev

Legen Sie den veröffentlichbaren Frontend-Schlüssel fest:

# frontend/.env.local
VITE_CLERK_PUBLISHABLE_KEY=pk_test_...

So deaktivieren Sie die Authentifizierung (lokale Entwicklung, Demos): Lassen Sie CLERK_ISSUER leer oder nicht gesetzt. Das Backend akzeptiert dann alle Anfragen mit einer synthetischen Benutzeridentität local.

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