Bandjacks

Sistema di modellazione mondiale della difesa dalle minacce informatiche

Panoramica

Bandjacks è un sistema completo di intelligence sulle minacce informatiche (CTI) che:

• Estrae le tecniche MITRE ATT&CK dai report sulle minacce in 12-40 secondi
• Costruisce un grafo della conoscenza di attori delle minacce, tecniche e difese
• Genera bundle conformi a STIX 2.1 con tracciamento completo della provenienza
• Integra l'ontologia D3FEND per raccomandazioni difensive
• Fornisce funzionalità di ricerca vettoriale e analisi dei grafi
• Calcola analisi di co-occorrenza per identificare modelli di tecniche
• Offre un'estrazione più veloce del 94% rispetto alle versioni precedenti con la cache delle risposte LLM
• Include un frontend Next.js per la revisione dei report e la visualizzazione delle analisi

📚 Documentazione

Guida	Descrizione
Avvio rapido	Avvio in 5 minuti
Configurazione completa	Configurazione completa dell'ambiente
Uso CLI	Guida all'interfaccia a riga di comando
Riferimento API	Documentazione delle API REST
Analisi di co-occorrenza	Documentazione delle analisi
Generazione AttackFlow	Guida alla generazione dei flussi
Sistema di revisione	Revisione human-in-the-loop

Punti salienti dell'architettura

TechniqueCache

• Cache in memoria di tutte le tecniche MITRE ATT&CK caricate all'avvio
• Ricerca O(1) tramite external_id (ad es., T1557) per la risoluzione immediata dei nomi
• 1376 tecniche in cache con metadati completi (nome, descrizione, tattiche, piattaforme)
• Denominazione coerente garantisce che l'interfaccia di revisione mostri sempre nomi di tecniche leggibili

ActorCache

• Cache in memoria di tutti gli intrusion set e gli attori delle minacce
• Ricerca rapida per la risoluzione dei nomi degli attori e per la ricerca
• Supporta la corrispondenza degli alias e la ricerca fuzzy

Avvio rapido

Prerequisiti

• Python 3.11+
• Neo4j 5.x (database a grafi)
• OpenSearch 2.x (archivio vettoriale)
• Redis (opzionale, per la cache)
• Node.js 18+ (per il frontend)
• Accesso LLM: chiavi API cloud (Gemini o OpenAI) oppure un server locale compatibile con OpenAI

Installazione```bash

Clone the repository

git clone https://github.com/yourusername/bandjacks.git cd bandjacks

Install Python dependencies with uv (recommended)

uv sync

Or with pip

pip install -e .

Install frontend dependencies

cd ui && npm install && cd ..

### Configurazione dell'ambiente

**IMPORTANTE:** È necessario configurare le variabili d'ambiente prima di avviare l'applicazione. L'applicazione richiede che `NEO4J_PASSWORD` sia impostata.

Crea un file `.env` nella root del progetto:```bash
# Copy the sample file
cp infra/env.sample .env

# Edit .env and set your actual passwords
nano .env

Configurazione richiesta in .env:```bash

Neo4j Configuration (REQUIRED)

NEO4J_URI=bolt://localhost:7687 NEO4J_USER=neo4j NEO4J_PASSWORD=your-actual-neo4j-password # MUST BE SET - no default provided

OpenSearch Configuration

OPENSEARCH_URL=http://localhost:9200 OPENSEARCH_USER=admin OPENSEARCH_PASSWORD=your-opensearch-password # Optional if security is disabled

LLM Configuration — pick ONE of the options below:

Option A: Local OpenAI-compatible API (vLLM, llama.cpp, Ollama, LocalAI, LM Studio, etc.)

LOCAL_LLM_API_BASE=http://192.168.1.100:8080/v1 # Base URL of your local server LOCAL_LLM_MODEL=mistral-nemo # Model name as the server reports it LOCAL_LLM_API_KEY=no-key # Most local servers accept any value

Option B: Cloud LLM providers

PRIMARY_LLM=gemini GOOGLE_API_KEY=your-gemini-api-key

Optional: OpenAI as fallback (or primary if PRIMARY_LLM=openai)

OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key

ATT&CK Configuration

ATTACK_INDEX_URL=https://raw.githubusercontent.com/mitre-attack/attack-stix-data/master/index.json ATTACK_COLLECTION=enterprise-attack ATTACK_VERSION=latest

Redis (optional, for caching)

REDIS_URL=redis://localhost:6379

**Nota:** L'applicazione non si avvierà se `NEO4J_PASSWORD` non è impostata. Vedere [Correzione delle variabili d'ambiente](https://github.com/blevene/bandjacks/blob/main/ENV_VARIABLES_FIX.md) per i dettagli.

### Avvio dei servizi```bash
# Start the FastAPI backend server
uv run uvicorn bandjacks.services.api.main:app --reload --port 8000

# In another terminal, start the Next.js frontend
cd ui && npm run dev

# Access the applications
open http://localhost:8000/docs    # API documentation
open http://localhost:3000         # Frontend UI

Interfaccia a riga di comando (CLI)

Bandjacks include una CLI completa per le operazioni di threat intelligence:```bash

Show all available commands

uv run python -m bandjacks.cli.main --help

> **Nota:** La CLI richiede che le variabili d'ambiente siano impostate (NEO4J_PASSWORD, ecc.). Eseguire dalla root del progetto dove si trova `.env`.

### Comandi di query```bash
# Search for threat intelligence
uv run python -m bandjacks.cli.main query search "ransomware encryption techniques" --top-k 10

# Explore graph relationships
uv run python -m bandjacks.cli.main query graph "attack-pattern--abc123" --depth 2

Gestione della coda di revisione```bash

Show review queue

uv run python -m bandjacks.cli.main review queue --status pending --limit 20

Approve a candidate

uv run python -m bandjacks.cli.main review approve "candidate-123" --reviewer analyst-1

Reject with reason

uv run python -m bandjacks.cli.main review reject "candidate-456" --reviewer analyst-1 --reason "False positive"

### Estrazione dei documenti```bash
# Extract CTI from a document
uv run python -m bandjacks.cli.main extract document ./report.pdf --confidence-threshold 80 --show-evidence

Comandi di analisi

Nota: I comandi di analisi richiedono dati AttackEpisode in Neo4j per restituire risultati.```bash

Show top co-occurring technique pairs

uv run python -m bandjacks.cli.main analytics top-cooccurrence --limit 25 --min-episode-size 2

Compute conditional co-occurrence P(B|A) for a technique

uv run python -m bandjacks.cli.main analytics conditional "attack-pattern--abc123" --limit 25

Analyze a specific threat actor

uv run python -m bandjacks.cli.main analytics actor "intrusion-set--xyz789" --metric npmi

Extract technique bundles

uv run python -m bandjacks.cli.main analytics bundles --min-support 3 --min-size 3 --max-size 5 --format json --output bundles.json

Global co-occurrence metrics

uv run python -m bandjacks.cli.main analytics global --min-support 2 --limit 50 --format csv --output pairs.csv

### Comandi del flusso di lavoro```bash
# Process a directory of reports with analytics
uv run python -m bandjacks.cli.main workflow process-reports ./reports/ --workers 3 --analyze --export-dir ./results/

# Bulk export all analytics data
uv run python -m bandjacks.cli.main workflow bulk-export --export-dir ./analytics_export/

Comandi di amministrazione```bash

Check system health

uv run python -m bandjacks.cli.main admin health

View cache statistics

uv run python -m bandjacks.cli.main admin cache-stats

Clear cache

uv run python -m bandjacks.cli.main admin cache-clear --pattern "search:*"

Optimize database

uv run python -m bandjacks.cli.main admin optimize

## Interfaccia frontend