AIMap

Plataforma de descoberta e testes de segurança em escala de internet para infraestrutura exposta de agentes de IA.

O AIMap encontra, identifica por impressão digital e testa a segurança de endpoints de IA publicamente expostos — servidores MCP, instâncias Ollama, proxies vLLM/LiteLLM, cadeias LangServe, aplicativos Gradio, nós ComfyUI e muito mais. Pense no Shodan, mas criado especificamente para a superfície de ataque de agentes de IA.

Criado pela Bishop Fox.

Aviso Esta ferramenta destina-se exclusivamente a testes de penetração autorizados e pesquisa de segurança. Você deve usar o AIMap apenas contra sistemas que possui ou para os quais tem permissão explícita por escrito para testar. O acesso não autorizado a sistemas de computador é ilegal. A Bishop Fox não assume nenhuma responsabilidade e não se responsabiliza por qualquer uso indevido ou dano causado por esta ferramenta. Use com responsabilidade.

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O que a ferramenta faz

1. Descobrir — Consulta o Shodan com mais de 32 consultas de busca selecionadas para encontrar endpoints de IA/ML expostos na internet
2. Identificar — Sonda cada endpoint com templates do Nuclei e verificações HTTP ao vivo para identificar o protocolo, framework, status de autenticação, ferramentas, modelos e prompts de sistema
3. Pontuar — Calcula uma pontuação de risco de 0 a 10 com base em autenticação, exposição de ferramentas, política de CORS, TLS, vazamento de prompt de sistema e combinações perigosas de capacidades
4. Testar — Executa suítes de ataque específicas por protocolo (abuso de ferramentas MCP, extração de modelos Ollama, injeção de prompt) com resultados transmitidos em tempo real
5. Visualizar — Globo 3D mostrando todos os endpoints descobertos, pesquisável com uma linguagem de consulta no estilo Shodan

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Arquitetura

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

Backend — Python/FastAPI com MongoDB assíncrono (Motor), Redis Streams para transmissão de logs de ataque e um mecanismo de descoberta que orquestra consultas Shodan → verificações de disponibilidade httpx → varreduras de templates Nuclei → pipeline de enriquecimento.

Frontend — React 18 + TypeScript + Tailwind CSS + shadcn/ui. Inclui um globo 3D (globe.gl), transmissão de ataques em tempo real via WebSocket e uma interface de busca no estilo Shodan.

Varredura — 5 templates YAML personalizados do Nuclei para detecção de servidores MCP, enumeração de ferramentas MCP, detecção de APIs compatíveis com OpenAI, detecção de LangServe e teste de vazamento de prompt.

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Protocolos Suportados

Protocolo	Método de Detecção	Consultas Shodan
MCP (Model Context Protocol)	transporte SSE, JSON-RPC, caminhos /mcp/sse	4 consultas
Ollama	porta padrão 11434, impressão digital do produto	3 consultas
vLLM / LiteLLM / LocalAI	endpoints /v1/models, /v1/chat/completions	4 consultas
LangServe / LangChain	endpoints de playground, marcadores langserve	2 consultas
OpenClaw / Clawdbot	painel de controle, porta 18789	3 consultas
Open WebUI / LibreChat	detecção baseada no título	2 consultas
Gradio	título, marca d'água no rodapé, hash de favicon	3 consultas
Streamlit	título, hash de favicon	2 consultas
ComfyUI / Stable Diffusion	título, detecção baseada na porta	4 consultas
HuggingFace TGI	marcadores HTML	1 consulta
Inferência genérica	caminhos /api/generate, /api/tags	2 consultas

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Pontuação de Risco

Cada endpoint recebe uma pontuação de risco de 0 a 10 calculada a partir de:

Fator	Impacto na Pontuação
Sem autenticação	+4.0
Status de autenticação desconhecido	+1.0
10+ ferramentas expostas	+2.0
5+ ferramentas expostas	+1.0
Ferramenta de risco crítico (ex.: exec_code, run_shell)	+1.0 cada
Ferramenta de alto risco (ex.: query_db, file_read)	+0.5 cada
CORS aberto (*)	+1.0
Sem TLS	+0.5
Prompt de sistema vazado	+0.5
Modelos expostos	+1.0
Modelo sem censura detectado	+2.0
Cadastro habilitado (sem exigir convite)	+1.5
Combinação perigosa (ex.: sem autenticação + ferramenta de execução de código)	+1.0 cada

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Configuração

Pré-requisitos

• Python 3.12+
• Node.js 18+
• MongoDB 7+
• Redis 7+ (opcional — usa fallback em memória para desenvolvimento local)
• Nuclei (opcional — necessário para varredura ativa)
• Uma chave da API do Shodan (necessária para varreduras de descoberta)

Início Rápido (Docker Compose)

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

# Configure
cp .env.example .env
# Edit .env — at minimum set SHODAN_API_KEY

# Launch
docker compose up --build

Isso inicia 4 serviços:

• MongoDB na porta 27017
• Redis na porta 6379
• Backend na porta 8000
• Frontend na porta 80

Abra http://localhost para acessar a interface.

Desenvolvimento Local (sem Docker)

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

# Frontend (separate terminal)
cd frontend
npm install
npm run dev   # starts on http://localhost:5173

Certifique-se de que o MongoDB esteja rodando localmente na porta 27017. O Redis é opcional — o backend usa buffers em memória quando o Redis não está disponível.

Variáveis de Ambiente

Crie um arquivo .env na raiz do projeto:

# Required
SHODAN_API_KEY=your_shodan_api_key

# Optional — Censys as an additional discovery source
CENSYS_API_ID=
CENSYS_API_SECRET=

# Optional — enables AI-powered attack analysis
ANTHROPIC_API_KEY=

# MongoDB (defaults work for local dev)
MONGODB_URI=mongodb://localhost:27017
MONGODB_DB=aimap

# Redis (defaults work for local dev; optional)
REDIS_URL=redis://localhost:6379/0

# CORS (default allows all origins)
CORS_ORIGINS=*

# Modal serverless (dispatches scans/attacks to Modal containers)
MODAL_ENABLED=false

# Clerk auth — see below
CLERK_ISSUER=

Autenticação (Clerk)

O AIMap usa Clerk para autenticação. Para habilitar:

1. Crie um aplicativo Clerk em clerk.com
2. Defina a URL do emissor no backend:

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

3. Defina a chave publicável do frontend:

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

Para desabilitar a autenticação (desenvolvimento local, demonstrações): deixe CLERK_ISSUER vazio ou não definido. O backend aceitará todas as requisições com uma identidade de usuário sintética local.

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Uso

Executando uma Varredura de Descoberta