
Un framework Pythonic per la modellazione delle minacce
Il threat modeling tradizionale arriva troppo spesso in ritardo, o talvolta non arriva affatto. Inoltre, la creazione manuale di flussi di dati e report può richiedere moltissimo tempo. L'obiettivo di pytm è spostare il threat modeling a sinistra, rendendolo più automatizzato e orientato allo sviluppatore.
In base al tuo input e alla definizione del design architetturale, pytm può generare automaticamente i seguenti elementi:
Il file tm.py è un modello di esempio. Puoi eseguirlo per generare il report e i file immagine del diagramma a cui fa riferimento:
mkdir -p tm
./tm.py --report docs/basic_template.md | pandoc -f markdown -t html > tm/report.html
./tm.py --dfd | dot -Tpng -o tm/dfd.png
./tm.py --seq | java -Djava.awt.headless=true -jar $PLANTUML_PATH -tpng -pipe > tm/seq.png
C'è anche un Makefile di esempio che racchiude tutto questo in target che possono essere facilmente condivisi per più modelli. Se hai GNU make installato (disponibile di default sulle distribuzioni Linux ma non su OSX), esegui semplicemente:
make MODEL=the_name_of_your_model_minus_.py
Dovresti avere plantuml.jar nella stessa directory del tuo modello, oppure impostare PLANTUML_PATH.
Per evitare di installare tutte le dipendenze, come pandoc o Java, lo script può essere eseguito all'interno di un container:
# do this only once
export USE_DOCKER=true
make image
# call this after every change in your model
make
Per semplificare l'utilizzo di pytm, le dipendenze dell'host possono essere completamente isolate
utilizzando Devbox. Questa è solitamente
un'alternativa con un overhead inferiore e più conveniente rispetto all'approccio con container OCI.
curl -fsSL https://get.jetify.com/devbox | bashdevbox version update~/.config/nix/nix.conf: access-tokens = github.com=YOUR_TOKEN_HEREdevbox.json del progetto: devbox shellpython nel tuo terminale usando il comando which python. L'output dovrebbe essere il seguente percorso: .devbox/nix/profile/default/bin/pythonsample.png: ./tm.py --dfd | dot -Tpng -o sample.pngexit"Ma pensavo avessimo finito con questa cosa di 'scrivere codice'!" - questo è per quelli di noi che parlano troppo con gli assistenti AI: dai un'occhiata a https://github.com/izar/tm_skills per alcuni modi di aggiungere OWASP pytm al tuo assistente di programmazione (avrai comunque bisogno di un'installazione funzionante di pytm!).
Tutti gli argomenti disponibili:
usage: tm.py [-h] [--debug] [--dfd] [--report REPORT] [--exclude EXCLUDE]
[--seq] [--list] [--colormap] [--describe DESCRIBE]
[--list-elements] [--json JSON] [--levels LEVELS [LEVELS ...]]
[--stale_days STALE_DAYS]
options:
-h, --help show this help message and exit
--debug print debug messages
--dfd output DFD
--report REPORT output report using the named template file (sample
template file is under docs/basic_template.md)
--exclude EXCLUDE specify threat IDs to be ignored
--seq output sequential diagram
--list list all available threats
--colormap color the risk in the diagram
--describe DESCRIBE describe the properties available for a given element
--list-elements list all elements which can be part of a threat model
--json JSON output a JSON file
--levels LEVELS [LEVELS ...]
Select levels to be drawn in the threat model (int
separated by comma).
--stale_days STALE_DAYS
checks if the delta between the TM script and the code
described by it is bigger than the specified value in
days
L'argomento stale_days cerca di determinare quanto distano in giorni lo script del modello (che stai scrivendo) dal codice che implementa il sistema modellato. Idealmente, dovrebbero essere piuttosto vicini nella maggior parte dei casi di un sistema in sviluppo attivo. Puoi eseguirlo periodicamente per misurare il polso del tuo progetto e la 'freschezza' del tuo modello di minaccia.
Gli elementi attualmente disponibili sono: TM, Element, Server, ExternalEntity, Datastore, Actor, Process, Dataflow, Boundary, Lambda, LLM e Agent.
Le proprietà disponibili di un elemento possono essere elencate utilizzando --describe seguito dal nome di un elemento: