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pwnflow — 공격 보안 평가에 특화된 시각적 방법론 추적 플랫폼 | Kitploit
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GitHubrb-x/pwnflow

pwnflow

공격 보안 평가에 특화된 시각적 방법론 추적 플랫폼

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27539211개월 전Kitploit 검토 완료

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Pwnflow

🎯 보안 테스트 및 분석 여정 시각화

Pwnflow는 사이버보안 전문가를 위해 특별히 설계된 마인드 매핑 플랫폼입니다. 민감한 데이터를 완벽하게 제어하면서 보안 테스트 방법론을 시각화, 추적 및 공유할 수 있습니다.

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🚀 주요 기능

핵심 기능

  • 🗺️ 대화형 마인드 맵: 직관적인 시각적 인터페이스로 복잡한 보안 테스트 워크플로우를 생성하고 탐색합니다.
  • 🤖 AI 기반 지원: 통합 AI 기능으로 노드 제안을 생성하고 방법론을 확장합니다.
  • 📋 명령어 템플릿: 변수 치환 기능이 있는 CLI 명령어를 저장하고 재사용합니다.
  • 📊 진행 상황 추적: 테스트 진행 상황과 방법론 적용 범위를 시각화합니다.

보안 및 개인정보 보호

  • 🔐 자체 호스팅 옵션: 인프라에서 완전히 독립적으로 실행합니다.
  • 🔒 암호화된 내보내기: 프로젝트 및 템플릿의 안전한 공유를 위한 AES-256-GCM 암호화.
  • 🔏 인증/권한 부여: 리소스 수준 접근 제어가 포함된 토큰 기반 인증.
  • 🤖 AI 프라이버시: AI에는 민감하지 않은 데이터(노드 제목/설명)만 공유되며, 명령어나 민감한 세부 정보는 포함되지 않습니다.

가져오기/내보내기

  • 📥 템플릿 가져오기: GitHub 또는 개인 저장소에서 방법론을 불러옵니다.
  • 📤 다양한 내보내기 형식: CSV 및 암호화 형식.
  • 🔄 레거시 마이그레이션: 이전 Pwnflow 버전에서 가져오기.
  • 📦 일괄 작업: 여러 프로젝트 또는 템플릿을 한 번에 내보냅니다.

🏗️ 아키텍처

  • 프론트엔드: React 19 + TypeScript + Vite

    • TailwindCSS (스타일링)
    • XYFlow (마인드 맵 시각화)
    • Zustand (상태 관리)
  • 백엔드: FastAPI (Python 3.12)

    • Neo4j 그래프 데이터베이스 (관계 저장)
    • Redis

🚀 시작하기

사전 요구 사항

  • Docker 및 Docker Compose
  • Node.js 18+ 및 pnpm (개발용)
  • Python 3.12+ (백엔드 개발용)

Docker로 빠르게 시작하기

  1. 저장소를 클론합니다:
root@kitploit:~
git clone https://github.com/rb-x/pwnflow.git
cd pwnflow
  1. 실행 스크립트를 실행 권한으로 만듭니다:
root@kitploit:~
chmod +x run.sh
  1. 개발 환경을 시작합니다:
root@kitploit:~
./run.sh dev

이 명령은 자동으로:

  • Docker 및 Docker Compose가 설치되어 있는지 확인합니다.
  • 안전한 기본값으로 .env.development 파일을 생성합니다 (Neo4j 비밀번호: password).
  • AI 기능을 활성화하려면 CTRL+C를 누르세요. 그런 다음 .env 파일에 Gemini API 키를 추가하고 ./run.sh dev를 실행하여 애플리케이션을 다시 시작합니다.
  • 모든 서비스(프론트엔드, 백엔드, Neo4j, Redis)를 시작합니다.
  • 서비스 URL을 표시합니다.
  1. 애플리케이션에 접속합니다:
  • 프론트엔드: http://localhost:5173
  • 백엔드 API: http://localhost:8000
  • API 문서: http://localhost:8000/docs
  • Neo4j 브라우저: http://localhost:7474
  • Redis Commander: http://localhost:8081

기타 명령어

root@kitploit:~
./run.sh prod   # 프로덕션 환경 시작 (nginx 포함)
./run.sh stop   # 모든 컨테이너 중지
./run.sh clean  # 모든 컨테이너 및 볼륨 중지 및 제거

개발 환경 설정

옵션 1: Docker 사용 (권장)

root@kitploit:~
./run.sh dev

모든 서비스를 핫 리로드가 활성화된 상태로 시작합니다. 풀스택 개발에 적합합니다.

옵션 2: 수동 개발 환경 설정

Docker 없이 개별적으로 서비스를 실행하려면:

프론트엔드 개발

root@kitploit:~
cd frontend
pnpm install
pnpm dev          # http://localhost:5173 에서 실행

백엔드 개발

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

참고: 수동 설정의 경우 Neo4j와 Redis가 로컬에서 실행 중이어야 합니다:

  • Neo4j: neo4j.com에서 다운로드
  • Redis: brew install redis (macOS) 또는 apt install redis (Linux)

📁 프로젝트 구조

root@kitploit:~
pwnflow/
├── frontend/           # React TypeScript 애플리케이션
│   ├── src/
│   │   ├── components/ # UI 컴포넌트
│   │   ├── pages/      # 라우트 페이지
│   │   ├── services/   # API 서비스
│   │   └── store/      # 상태 관리
│   └── package.json
├── backend/            # FastAPI 애플리케이션
│   ├── api/           # API 엔드포인트
│   ├── crud/          # 데이터베이스 연산
│   ├── models/        # 데이터 모델
│   ├── schemas/       # Pydantic 스키마
│   └── services/      # 비즈니스 로직
└── docker-compose.*.yml

🔧 구성

run.sh 스크립트가 모든 환경 구성을 자동으로 처리합니다:

  • 개발 (./run.sh dev): 안전한 기본값으로 .env.development 생성
  • 프로덕션 (./run.sh prod): 강력한 비밀번호로 .env.production 생성

AI 기능을 추가하려면 생성된 .env.development 또는 .env.production 파일을 편집하고 GOOGLE_API_KEY를 추가하기만 하면 됩니다.

프로덕션 배포

프로덕션 배포의 경우:

  1. 프로덕션 설정을 실행합니다:
root@kitploit:~
./run.sh prod

이 명령은:

  • 기존 .env.production 파일이 있는지 확인합니다.
  • 필요한 경우 안전한 비밀번호와 시크릿을 생성합니다.
  • 도메인에 맞게 CORS 출처를 업데이트하라는 메시지를 표시합니다.
  • 시작하기 전에 보안 체크리스트를 실행합니다.
  • nginx 프록시 뒤에서 모든 서비스를 시작합니다.
  1. 첫 실행 시 .env.production을 업데이트합니다:
  • BACKEND_CORS_ORIGINS에 도메인을 설정합니다.
  • AI 기능을 위한 GOOGLE_API_KEY를 추가합니다 (선택 사항).
  • 생성된 모든 비밀번호를 검토합니다.
  1. 첫 번째 사용자를 생성합니다 (보안상의 이유로 기본적으로 회원가입이 비활성화되어 있음):
root@kitploit:~
# CLI를 통해 관리자 사용자 생성 (백엔드 컨테이너 내부)
docker exec -it pwnflow-backend-prod python create_user.py create admin [email protected]

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

# 스크립트는 다음을 출력합니다:
# User created successfully:
# Username: admin
# Password: <secure-random-password>
# Email: [email protected]
  1. 추가 프로덕션 단계:

⚠️ 보안 주의 사항: Pwnflow를 인터넷에 노출하는 것을 절대 권장하지 않습니다. 반드시 노출해야 한다면:

  1. WAF 또는 방화벽을 통해 신뢰할 수 있는 IP 주소만 허용 목록에 추가하세요.
  2. 회원가입은 기본적으로 비활성화되어 있습니다. SSH를 통한 수동 사용자 생성만 가능합니다.
  • SSL/TLS 인증서 설정 (Let's Encrypt 권장)
  • 모니터링 및 로깅 설정
  • 정기적인 보안 업데이트 구현

📚 문서

🚧 문서는 새로운 풀스택 아키텍처에 맞춰 업데이트 중입니다.

🎯 사용 사례

Pwnflow는 다음에 적합합니다:

  • 침투 테스터: 방법론 및 발견 사항 추적
  • 보안 분석가: 조사 워크플로우 문서화
  • 사고 대응자: 대응 절차 매핑
  • 보안 팀: 지식 및 방법론 공유
  • 연구원: 공격 경로 구성 및 시각화

🛡️ 보안

Pwnflow는 보안을 염두에 두고 설계되었습니다:

  • 개인정보 우선 AI: AI 기능은 노드 제목과 설명에만 접근하며, 발견 사항이나 변수 같은 민감한 데이터에는 절대 접근하지 않습니다.
  • 암호화된 내보내기: AES-256-GCM 암호화를 통한 안전한 공유
  • 제로 텔레메트리: 추적 또는 데이터 수집 없음
  • 오픈 소스: 완전한 투명성과 커뮤니티 기반 보안

🇫🇷 프랑스에서 Riadh BOUCHAHOUA (rb-x) & Ludovic COULON (LasCC)가 ❤️를 담아 만들었습니다.


Pwnflow 커뮤니티에 참여하여 보안 테스트 워크플로우를 혁신하세요!

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