Pwnflow

🎯 Visualizza il tuo percorso di test e analisi della sicurezza

Pwnflow è una piattaforma di mappe mentali progettata specificamente per professionisti della cybersecurity. Ti aiuta a visualizzare, tracciare e condividere le tue metodologie di test di sicurezza mantenendo il pieno controllo sui tuoi dati sensibili.

🚀 Caratteristiche Principali

Funzionalità Principali

🗺️ Mappe Mentali Interattive: Crea e naviga flussi di lavoro complessi per test di sicurezza con un'interfaccia visiva intuitiva
🤖 Assistenza AI: Genera suggerimenti per i nodi ed espandi la tua metodologia con capacità AI integrate
📋 Template di Comandi: Salva e riutilizza comandi CLI con sostituzione di variabili
📊 Monitoraggio del Progresso: Visualizza lo stato di avanzamento dei test e la copertura della metodologia

Sicurezza e Privacy

🔐 Opzione Self-Hosted: Esegui interamente sulla tua infrastruttura
🔒 Esportazioni Crittografate: Crittografia AES-256-GCM per la condivisione sicura di Progetti e Template
🔏 Autenticazione/Autorizzazione: Autenticazione basata su token con controllo degli accessi a livello di risorsa
🤖 Privacy dell'AI: Solo dati non sensibili (titoli/descrizioni dei nodi) condivisi con l'AI - nessun comando o dettaglio sensibile

Importazione/Esportazione

📥 Importazione Template: Carica metodologie da GitHub o repository privati
📤 Formati di Esportazione Multipli: CSV e formati crittografati
🔄 Migrazione Legacy: Importa da versioni precedenti di Pwnflow
📦 Operazioni in Blocco: Esporta più progetti o template contemporaneamente

🏗️ Architettura

Frontend: React 19 + TypeScript + Vite
- TailwindCSS per lo styling
- XYFlow per la visualizzazione delle mappe mentali
- Zustand per la gestione dello stato
Backend: FastAPI (Python 3.12)
- Neo4j database a grafo per memorizzare le relazioni
- Redis

🚀 Per Iniziare

Prerequisiti

Docker e Docker Compose
Node.js 18+ e pnpm (per lo sviluppo)
Python 3.12+ (per lo sviluppo del backend)

Avvio Rapido con Docker

Clona il repository:

git clone https://github.com/rb-x/pwnflow.git
cd pwnflow

Rendi eseguibile lo script run:

chmod +x run.sh

Avvia l'ambiente di sviluppo:

./run.sh dev

Questo farà automaticamente:

Controlla la presenza di Docker e Docker Compose
Crea .env.development con impostazioni predefinite sicure (password Neo4j: password)
Per abilitare la funzionalità AI, premi CTRL+C. Quindi, aggiungi la tua Chiave API Gemini nel file .env e riavvia l'applicazione eseguendo ./run.sh dev
Avvia tutti i servizi (Frontend, Backend, Neo4j, Redis)
Mostra gli URL dei servizi

Accedi all'applicazione:

Frontend: http://localhost:5173
Backend API: http://localhost:8000
API Documentation: http://localhost:8000/docs
Neo4j Browser: http://localhost:7474
Redis Commander: http://localhost:8081

Altri Comandi

./run.sh prod   # Start production environment (with nginx)
./run.sh stop   # Stop all containers
./run.sh clean  # Stop and remove all containers and volumes

Configurazione di Sviluppo

Opzione 1: Utilizzo di Docker (Consigliato)

./run.sh dev

Questo avvia tutti i servizi con hot-reload abilitato. Perfetto per lo sviluppo full-stack.

Opzione 2: Configurazione Manuale di Sviluppo

Se preferisci eseguire i servizi singolarmente senza Docker:

Sviluppo Frontend

cd frontend
pnpm install
pnpm dev          # Runs on http://localhost:5173

Sviluppo Backend

cd backend
pipenv install --dev
pipenv shell
python main.py    # Runs on http://localhost:8000

Nota: Per la configurazione manuale, avrai bisogno di Neo4j e Redis in esecuzione localmente:

Neo4j: Scarica da neo4j.com
Redis: brew install redis (macOS) o apt install redis (Linux)

📁 Struttura del Progetto

pwnflow/
├── frontend/           # React TypeScript application
│   ├── src/
│   │   ├── components/ # UI components
│   │   ├── pages/      # Route pages
│   │   ├── services/   # API services
│   │   └── store/      # State management
│   └── package.json
├── backend/            # FastAPI application
│   ├── api/           # API endpoints
│   ├── crud/          # Database operations
│   ├── models/        # Data models
│   ├── schemas/       # Pydantic schemas
│   └── services/      # Business logic
└── docker-compose.*.yml

🔧 Configurazione

Lo script run.sh gestisce automaticamente tutta la configurazione dell'ambiente:

Sviluppo (./run.sh dev): Crea .env.development con impostazioni predefinite sicure
Produzione (./run.sh prod): Crea .env.production con password forti

Per aggiungere funzionalità AI, modifica semplicemente il file .env.development o .env.production generato e aggiungi la tua GOOGLE_API_KEY.

Distribuzione in Produzione

Per la distribuzione in produzione:

Esegui la configurazione di produzione:

./run.sh prod

Questo farà:

Controlla l'esistenza del file .env.production
Genera password e segreti sicuri se necessario
Ti chiederà di aggiornare le origini CORS per il tuo dominio
Esegue un controllo di sicurezza prima dell'avvio
Avvia tutti i servizi dietro il proxy nginx

Al primo avvio, aggiorna .env.production:

Imposta il tuo dominio in BACKEND_CORS_ORIGINS
Aggiungi la tua GOOGLE_API_KEY per le funzionalità AI (opzionale)
Rivedi tutte le password generate

Crea il tuo primo utente (la registrazione è disabilitata per impostazione predefinita per motivi di sicurezza):

# Create admin user via CLI (inside backend container)
docker exec -it pwnflow-backend-prod python create_user.py create admin [email protected]

# Or using docker-compose:
docker compose -f docker-compose.prod.yml exec backend python create_user.py create admin [email protected]

# The script will output:
# User created successfully:
# Username: admin
# Password: <secure-random-password>
# Email: [email protected]

Ulteriori passaggi per la produzione:

⚠️ Avviso di Sicurezza: Sconsigliamo assolutamente di esporre Pwnflow a Internet. Se devi farlo:

Autorizza gli indirizzi IP fidati tramite il tuo WAF o firewall
La registrazione è disabilitata per impostazione predefinita - solo creazione manuale degli utenti tramite SSH

Configura certificati SSL/TLS (consigliato Let's Encrypt)
Configura monitoraggio e logging
Implementa aggiornamenti di sicurezza regolari

📚 Documentazione

🚧 La documentazione è attualmente in fase di aggiornamento per la nuova architettura full-stack

🎯 Casi d'Uso

Pwnflow è perfetto per:

Penetration Tester: Tracciare metodologia e risultati
Analisti di Sicurezza: Documentare flussi di lavoro di indagine
Incident Responder: Mappare procedure di risposta
Team di Sicurezza: Condividere conoscenze e metodologie
Ricercatori: Organizzare e visualizzare percorsi di attacco

🛡️ Sicurezza

Pwnflow è progettato tenendo presente la sicurezza:

AI Privacy-First: Le funzionalità AI accedono solo a titoli e descrizioni dei nodi - mai a dati sensibili come risultati o variabili
Esportazioni Crittografate: Condivisione sicura con crittografia AES-256-GCM
Zero Telemetria: Nessun tracciamento o raccolta dati
Open Source: Trasparenza totale e sicurezza guidata dalla comunità

Created with ❤️ in 🇫🇷 by Riadh BOUCHAHOUA (rb-x) & Ludovic COULON (LasCC)

Unisciti alla community di Pwnflow e rivoluziona il tuo flusso di lavoro di test di sicurezza!

Sito Web-legacy | Documentazione-legacy | Template-legacy

pwnflow

Più Popolari