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pwnflow — 攻撃的なセキュリティ評価に特化した視覚的な方法論追跡プラットフォーム | Kitploit
ツール/GitHubGitHub/rb-x/pwnflow
ペネトレーションテストユーティリティとフレームワーク学習と教育レッドチーミング
GitHubrb-x/pwnflow

pwnflow

攻撃的なセキュリティ評価に特化した視覚的な方法論追跡プラットフォーム

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2753910ヶ月前Kitploit レビュー済み

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Pwnflow

🎯 セキュリティテストと分析の旅を可視化

Pwnflowは、サイバーセキュリティ専門家向けに設計されたマインドマッピングプラットフォームです。セキュリティテストの方法論を可視化、追跡、共有しながら、機密データを完全に制御できます。

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🚀 主な機能

コア機能

  • 🗺️ インタラクティブなマインドマップ: 直感的なビジュアルインターフェースで複雑なセキュリティテストワークフローを作成・ナビゲート
  • 🤖 AI搭載アシスタンス: 統合されたAI機能でノードの提案を生成し、方法論を拡張
  • 📋 コマンドテンプレート: 変数置換に対応したCLIコマンドを保存して再利用
  • 📊 進捗トラッキング: テストの進捗と方法論のカバレッジを可視化

セキュリティとプライバシー

  • 🔐 セルフホストオプション: 完全に自社インフラ上で実行可能
  • 🔒 暗号化エクスポート: AES-256-GCM暗号化によりプロジェクトとテンプレートを安全に共有
  • 🔏 認証/認可: リソースレベルアクセス制御を備えたトークンベース認証
  • 🤖 AIプライバシー: 機密情報以外（ノードのタイトル/説明）のみがAIと共有され、コマンドや機密詳細は共有されない

インポート/エクスポート

  • 📥 テンプレートインポート: GitHubやプライベートリポジトリから方法論を読み込み
  • 📤 複数のエクスポート形式: CSV形式と暗号化形式に対応
  • 🔄 レガシーマイグレーション: 以前のPwnflowバージョンからのインポート
  • 📦 一括操作: 複数のプロジェクトやテンプレートを一度にエクスポート

🏗️ アーキテクチャ

  • フロントエンド: React 19 + TypeScript + Vite

    • TailwindCSSによるスタイリング
    • XYFlowによるマインドマップの可視化
    • Zustandによる状態管理

  • バックエンド: FastAPI (Python 3.12)

    • Neo4jグラフデータベースによる関係性の保存
    • Redis

🚀 はじめに

前提条件

  • DockerおよびDocker Compose
  • Node.js 18+ と pnpm（開発用）
  • Python 3.12+（バックエンド開発用）

Dockerによるクイックスタート

  1. リポジトリをクローン:
root@kitploit:~
git clone https://github.com/rb-x/pwnflow.git
cd pwnflow
  1. 実行スクリプトを実行可能に:
root@kitploit:~
chmod +x run.sh
  1. 開発環境を起動:
root@kitploit:~
./run.sh dev

これにより自動的に以下が実行されます:

  • DockerとDocker Composeのチェック
  • セキュアなデフォルト（Neo4jパスワード: password）で.env.developmentを作成
  • AI機能を有効にするには、CTRL+Cを押してください。その後、.envファイルにGemini API Keyを追加し、./run.sh devを実行してアプリケーションを再起動
  • 全サービス（フロントエンド、バックエンド、Neo4j、Redis）を起動
  • サービスURLを表示
  1. アプリケーションにアクセス:
  • フロントエンド: http://localhost:5173
  • バックエンドAPI: http://localhost:8000
  • APIドキュメント: http://localhost:8000/docs
  • Neo4jブラウザ: http://localhost:7474
  • Redis Commander: http://localhost:8081

その他のコマンド

root@kitploit:~
./run.sh prod   # 本番環境を起動（nginx使用）
./run.sh stop   # すべてのコンテナを停止
./run.sh clean  # すべてのコンテナとボリュームを停止・削除

開発環境のセットアップ

オプション1: Dockerを使用（推奨）

root@kitploit:~
./run.sh dev

ホットリロードが有効な状態ですべてのサービスを起動します。フルスタック開発に最適です。

オプション2: 手動による開発環境のセットアップ

Dockerを使わずに個別にサービスを実行する場合:

フロントエンド開発

root@kitploit:~
cd frontend
pnpm install
pnpm dev          # http://localhost:5173 で実行

バックエンド開発

root@kitploit:~
cd backend
pipenv install --dev
pipenv shell
python main.py    # http://localhost:8000 で実行

注意: 手動セットアップの場合、Neo4jとRedisをローカルで実行する必要があります:

  • Neo4j: neo4j.comからダウンロード
  • Redis: brew install redis（macOS）またはapt install redis（Linux）

📁 プロジェクト構成

root@kitploit:~
pwnflow/
├── frontend/           # React TypeScriptアプリケーション
│   ├── src/
│   │   ├── components/ # UIコンポーネント
│   │   ├── pages/      # ルートページ
│   │   ├── services/   # APIサービス
│   │   └── store/      # 状態管理
│   └── package.json
├── backend/            # FastAPIアプリケーション
│   ├── api/           # APIエンドポイント
│   ├── crud/          # データベース操作
│   ├── models/        # データモデル
│   ├── schemas/       # Pydanticスキーマ
│   └── services/      # ビジネスロジック
└── docker-compose.*.yml

🔧 設定

run.shスクリプトがすべての環境設定を自動的に処理します:

  • 開発 (./run.sh dev): セキュアなデフォルトで.env.developmentを作成
  • 本番 (./run.sh prod): 強力なパスワードで.env.productionを作成

AI機能を追加するには、生成された.env.developmentまたは.env.productionファイルを編集し、GOOGLE_API_KEYを追加するだけです。

本番環境へのデプロイ

本番環境へのデプロイ手順:

  1. 本番設定を実行:
root@kitploit:~
./run.sh prod

これにより以下の処理が行われます:

  • 既存の.env.productionファイルの確認
  • 必要に応じて強力なパスワードとシークレットを生成
  • ドメインに合わせてCORSオリジンを更新するようプロンプト
  • 起動前にセキュリティチェックリストを実行
  • nginxプロキシの背後ですべてのサービスを起動
  1. 初回実行時は.env.productionを更新:
  • ドメインをBACKEND_CORS_ORIGINSに設定
  • AI機能用にGOOGLE_API_KEYを追加（オプション）
  • 生成されたすべてのパスワードを確認
  1. 最初のユーザーを作成（セキュリティのため、デフォルトで登録は無効）:
root@kitploit:~
# CLIで管理者ユーザーを作成（バックエンドコンテナ内）
docker exec -it pwnflow-backend-prod python create_user.py create admin [email protected]

# または docker-compose を使用:
docker compose -f docker-compose.prod.yml exec backend python create_user.py create admin [email protected]

# スクリプトは以下を出力します:
# User created successfully:
# Username: admin
# Password: <secure-random-password>
# Email: [email protected]
  1. その他の本番環境手順:

⚠️ セキュリティ通知: Pwnflowをインターネットに公開することは絶対にお勧めしません。やむを得ない場合:

  1. WAFまたはファイアウォールで信頼できるIPアドレスをホワイトリストに追加
  2. 登録はデフォルトで無効 - SSH経由での手動ユーザー作成のみ可能
  • SSL/TLS証明書の設定（Let's Encrypt推奨）
  • 監視とログの設定
  • 定期的なセキュリティアップデートの実施

📚 ドキュメント

🚧 新しいフルスタックアーキテクチャに対応するため、ドキュメントは現在更新中です。

🎯 ユースケース

Pwnflowは以下に最適:

  • ペネトレーションテスター: 方法論と調査結果を追跡
  • セキュリティアナリスト: 調査ワークフローを文書化
  • インシデントレスポンダー: 対応手順をマッピング
  • セキュリティチーム: 知識と方法論を共有
  • 研究者: 攻撃パスを整理・可視化

🛡️ セキュリティ

Pwnflowはセキュリティを考慮して設計されています:

  • プライバシーファーストのAI: AI機能はノードのタイトルと説明のみにアクセスし、調査結果や変数などの機密データにはアクセスしません
  • 暗号化エクスポート: AES-256-GCM暗号化による安全な共有
  • ゼロテレメトリー: トラッキングやデータ収集は行いません
  • オープンソース: 完全な透明性とコミュニティ主導のセキュリティ

🇫🇷 フランスにて Riadh BOUCHAHOUA (rb-x) と Ludovic COULON (LasCC) が ❤️ を込めて作成

Pwnflowコミュニティに参加して、セキュリティテストのワークフローに革命を起こしましょう！

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