AIMap

노출된 AI 에이전트 인프라를 위한 인터넷 규모 탐지 및 보안 테스트 플랫폼.

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AIMap은 공개적으로 노출된 AI 엔드포인트(MCP 서버, Ollama 인스턴스, vLLM/LiteLLM 프록시, LangServe 체인, Gradio 앱, ComfyUI 노드 등)를 찾고, 지문을 식별하며, 보안 테스트를 수행합니다. Shodan과 유사하지만, AI 에이전트 공격 표면에 특화되어 있습니다.

Bishop Fox에서 제작했습니다.

경고 이 도구는 공인된 침투 테스트 및 보안 연구 목적으로만 사용해야 합니다. 소유권이 있거나 명시적인 서면 허가를 받은 시스템에 대해서만 AIMap을 사용해야 합니다. 무단 컴퓨터 시스템 접근은 불법입니다. Bishop Fox는 이 도구로 인한 오용이나 손해에 대해 책임을 지지 않습니다. 책임감 있게 사용하십시오.

기능

발견(Discover) — Shodan에 32개 이상의 큐레이팅된 검색 쿼리를 보내 인터넷에 노출된 AI/ML 엔드포인트를 찾습니다.
지문 식별(Fingerprint) — Nuclei 템플릿과 라이브 HTTP 검사를 통해 각 엔드포인트를 프로빙하여 프로토콜, 프레임워크, 인증 상태, 도구, 모델, 시스템 프롬프트를 식별합니다.
점수 산정(Score) — 인증, 도구 노출, CORS 정책, TLS, 시스템 프롬프트 유출, 위험한 기능 조합을 기반으로 0~10점의 위험 점수를 계산합니다.
테스트(Test) — 프로토콜별 공격 제품군(MCP 도구 남용, Ollama 모델 추출, 프롬프트 인젝션)을 실시간 스트리밍 결과와 함께 실행합니다.
시각화(Visualize) — 발견된 모든 엔드포인트를 보여주는 3D 지구본, Shodan 스타일 쿼리 언어로 검색 가능.

아키텍처

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

백엔드 — Python/FastAPI, 비동기 MongoDB(Motor), Redis Streams(공격 로그 스트리밍), Shodan 쿼리 → httpx 활성 검사 → Nuclei 템플릿 스캔 → 보강 파이프라인을 오케스트레이션하는 발견 엔진.

프론트엔드 — React 18 + TypeScript + Tailwind CSS + shadcn/ui. 3D 지구본(globe.gl), WebSocket을 통한 실시간 공격 스트리밍, Shodan 스타일 검색 인터페이스 제공.

스캐닝 — MCP 서버 감지, MCP 도구 열거, OpenAI 호환 API 감지, LangServe 감지, 프롬프트 유출 테스트를 위한 5개의 맞춤형 Nuclei YAML 템플릿.

지원 프로토콜

프로토콜	탐지 방법	Shodan 쿼리 수
MCP (Model Context Protocol)	SSE 전송, JSON-RPC, `/mcp/sse` 경로	4개
Ollama	기본 포트 11434, 제품 지문	3개
vLLM / LiteLLM / LocalAI	`/v1/models`, `/v1/chat/completions` 엔드포인트	4개
LangServe / LangChain	Playground 엔드포인트, langserve 마커	2개
OpenClaw / Clawdbot	제어 대시보드, 포트 18789	3개
Open WebUI / LibreChat	제목 기반 탐지	2개
Gradio	제목, 하단 워터마크, favicon 해시	3개
Streamlit	제목, favicon 해시	2개
ComfyUI / Stable Diffusion	제목, 포트 기반 탐지	4개
HuggingFace TGI	HTML 마커	1개
일반 추론	`/api/generate`, `/api/tags` 경로	2개

위험 점수

각 엔드포인트는 다음 요소로부터 0~10점의 위험 점수를 받습니다:

요소	점수 영향
인증 없음	+4.0
알 수 없는 인증 상태	+1.0
10개 이상의 도구 노출	+2.0
5개 이상의 도구 노출	+1.0
위험도가 높은 도구(예: `exec_code`, `run_shell`)	각 +1.0
고위험 도구(예: `query_db`, `file_read`)	각 +0.5
열린 CORS (`*`)	+1.0
TLS 미사용	+0.5
시스템 프롬프트 유출	+0.5
모델 노출	+1.0
검열되지 않은 모델 감지	+2.0
가입 활성화 (초대 불필요)	+1.5
위험한 조합 (예: 인증 없음 + 코드 실행 도구)	각 +1.0

설치

사전 요구사항

Python 3.12+
Node.js 18+
MongoDB 7+
Redis 7+ (선택 사항 — 로컬 개발 시 인메모리로 대체)
Nuclei (선택 사항 — 활성 스캔에 필요)
Shodan API 키 (발견 스캔에 필요)

빠른 시작 (Docker Compose)

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

# 설정
cp .env.example .env
# .env 편집 — 최소한 SHODAN_API_KEY를 설정하세요

# 실행
docker compose up --build

이 명령은 4개의 서비스를 시작합니다:

MongoDB — 포트 27017
Redis — 포트 6379
백엔드 — 포트 8000
프론트엔드 — 포트 80

http://localhost를 열어 UI에 접속하세요.

로컬 개발 (Docker 없이)

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

# 프론트엔드 (별도 터미널)
cd frontend
npm install
npm run dev   # http://localhost:5173에서 시작

MongoDB가 로컬에서 포트 27017로 실행 중인지 확인하세요. Redis는 선택 사항입니다. Redis를 사용할 수 없으면 백엔드가 인메모리 버퍼로 대체됩니다.

환경 변수

프로젝트 루트에 .env 파일을 만드세요:

# 필수
SHODAN_API_KEY=your_shodan_api_key

# 선택 사항 — 추가 발견 소스로 Censys 사용
CENSYS_API_ID=
CENSYS_API_SECRET=

# 선택 사항 — AI 기반 공격 분석 활성화
ANTHROPIC_API_KEY=

# MongoDB (로컬 개발 시 기본값 사용)
MONGODB_URI=mongodb://localhost:27017
MONGODB_DB=aimap

# Redis (로컬 개발 시 기본값 사용, 선택 사항)
REDIS_URL=redis://localhost:6379/0

# CORS (기본값은 모든 출처 허용)
CORS_ORIGINS=*

# Modal 서버리스 (스캔/공격을 Modal 컨테이너로 전달)
MODAL_ENABLED=false

# Clerk 인증 — 아래 참조
CLERK_ISSUER=

인증 (Clerk)

AIMap은 인증에 Clerk를 사용합니다. 활성화하려면:

clerk.com에서 Clerk 애플리케이션을 만드세요.

백엔드 발급자 URL을 설정하세요:

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

프론트엔드 공개 키를 설정하세요:

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

인증 비활성화 (로컬 개발, 데모): CLERK_ISSUER를 비워두거나 설정하지 마세요. 백엔드는 합성 local 사용자 ID로 모든 요청을 수락합니다.

사용법

발견 스캔 실행

사이드바에서 **스캔(Scans)**으로 이동합니다.
**새 스캔(New Scan)**을 클릭합니다.
쿼리 프리셋(예: ollama, mcp_protocol, vllm)을 선택하거나 사용자 지정 Shodan 쿼리를 입력합니다.
선택적으로 CIDR 범위로 제한합니다(오케스트레이터가 각 쿼리 앞에 net:<cidr>을 추가합니다).
**실행(Run)**을 클릭하면 스캔 파이프라인이 실행됩니다:
- Shodan 검색 — 일치하는 호스트를 가져옵니다.
- httpx 스위프 — 호스트가 활성 상태인지 확인합니다.
- Nuclei 스캔 — 활성 호스트에 대해 사용자 지정 템플릿을 실행합니다.
- 보강 — 프레임워크 감지, 인증 프로빙, 위험 점수 산정.
실시간 WebSocket 상태 표시줄 또는 스캔 상세 페이지를 폴링하여 진행 상황을 모니터링하세요.

엔드포인트 검색

Shodan 스타일 쿼리 구문을 사용하여 검색창을 활용하세요:

protocol:mcp                          # MCP 서버
auth:none                             # 인증 없음
risk:critical                         # 위험 점수 9.0 이상
risk:high                             # 위험 점수 7.0 – 8.9
risk:medium                           # 위험 점수 4.0 – 6.9
risk:low                              # 위험 점수 1.0 – 3.9
tool:query_db                         # 특정 도구를 노출하는 엔드포인트
country:US                            # 국가 코드별
port:11434                            # 포트 번호별
org:"Amazon AWS"                      # 호스팅 조직별 (여러 단어는 따옴표)
has:system_prompt                     # 유출된 시스템 프롬프트가 있는 엔드포인트

필터를 자유롭게 결합하세요:

protocol:mcp auth:none country:US     # 미국 내 인증 없는 MCP 서버
risk:critical tool:exec_code          # 코드 실행 도구가 있는 위험도 높은 엔드포인트
protocol:ollama port:11434            # 기본 포트의 Ollama

key:value 패턴과 일치하지 않는 모든 텍스트는 모든 인덱싱된 필드에 대한 자유 텍스트 검색으로 처리됩니다.

공격 테스트 실행

엔드포인트 상세 페이지로 이동합니다.
**공격(Attack)**을 클릭하여 테스트 패널을 엽니다.
공격 프로파일을 선택합니다. 시스템이 프로토콜에 따라 엔진을 자동으로 선택합니다:
- MCP → 도구 열거, 무단 도구 호출, 도구 설명을 통한 프롬프트 인젝션
- Ollama → 모델 목록, 모델 가중치 추출, 프롬프트 인젝션
- OpenAI 호환 → 모델 열거, 완성 남용, 시스템 프롬프트 추출
WebSocket을 통해 실시간으로 결과를 확인합니다.
결과에는 심각도 등급, 원시 요청/응답 쌍, 수정 지침이 포함됩니다.

지구본 탐색

랜딩 페이지에는 발견된 모든 엔드포인트를 보여주는 대화형 3D 지구본이 있습니다:

핀 색상 = 프로토콜 유형 (파랑 = MCP, 초록 = Ollama, 보라 = OpenAI 호환 등)
핀 높이 = 위험 점수
호버 시 엔드포인트 요약 정보 (IP, 포트, 프로토콜, 위험, 인증, 도구, 모델, 위치)
클릭 시 엔드포인트 상세 페이지로 이동
마우스 드래그로 회전, 스크롤로 확대/축소

Nuclei 템플릿

templates/ 디렉토리의 사용자 지정 템플릿:

템플릿	목적
`mcp-server-detect.yaml`	SSE 전송 및 JSON-RPC 기능 응답을 통해 MCP 서버 감지
`mcp-tool-enum.yaml`	MCP 서버가 노출하는 도구(이름, 설명, 입력 스키마) 열거
`openai-compat-detect.yaml`	`/v1/models`를 통해 OpenAI 호환 엔드포인트 감지
`langserve-detect.yaml`	노출된 playground가 있는 LangServe 배포 감지
`prompt-leak.yaml`	일반적인 인젝션 기법을 통해 시스템 프롬프트 추출 시도

API 참조

모든 엔드포인트는 /api/ 접두사로 시작합니다.

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