Skip to content
KitploitKITPLOIT
FerramentasBlog
Enviar
FerramentasBlog
Enviar

Ferramentas de Hacking, PenTest e Cibersegurança para o seu Arsenal de Segurança!

Kitploit é um diretório de ferramentas de hacking, cibersegurança e pentesting. Descubra as últimas atualizações de projetos para encontrar vulnerabilidades, analisar sistemas, automatizar testes e fortalecer sua segurança.

··Feeds·Contato·Privacidade·© 2026 Kitploit

Diretório de Ferramentas

Categorias

Ver todas as categorias
Loading categories
security-operations-labs — Threat Modeling, segmentação de TI/OT, detecção Snort e validação reproduzível de um perfil de detecção Drupal. | Kitploit
Ferramentas/GitHubGitHub/elihiho/security-operations-labs
Scanners de VulnerabilidadesAuditoria de ConfiguraçãoSegurança de RedeInteligência de AmeaçasDetecção de IntrusãoAprendizado e EducaçãoRecursos CuradosLabs e Prática
GitHub
elihiho/security-operations-labs

security-operations-labs

Threat Modeling, segmentação de TI/OT, detecção Snort e validação reproduzível de um perfil de detecção Drupal.

Ver Repositório
há 1 mêsAinda não revisado

Mais Populares

Ver todos →

Descubra as ferramentas mais usadas pela nossa comunidade.

Explore todas as ferramentas

Navegue pela nossa coleção de ferramentas

Ver todas as ferramentas →
Compartilhar

Security Operations Labs

Visão Geral

Este repositório reúne trabalhos de segurança defensiva do contexto universitário em uma forma reformulada para rastreabilidade pública. O foco está na metodologia, labs reproduzíveis, validação e nos limites das medidas desenvolvidas – não na publicação de material de curso.

Projetos Incluídos

ProjetoConteúdo
Threat ModelingAnálise STRIDE, mapeamento MITRE-ATT&CK, DFD abstraído e registro de riscos
Segmentação de rede IT/OTGateway default-deny com iptables, logging e verificação controlada
Snort DetectionRegras para reconhecimento, ICMP e conexões SSH repetidas
CVE-2026-9082 Detection LabPerfil Nuclei com controle negativo positivo, corrigido e não afetado

Threat Modeling

O estudo de caso examina um ambiente de produção anonimizado com sistemas IT e OT conectados. Ativos, caminhos de comunicação e trust boundaries são levantados, analisados com STRIDE e mapeados para técnicas relevantes do MITRE ATT&CK Enterprise e ICS. Um modelo de risco qualitativo prioriza especialmente movimento lateral e falhas de produção.

Segmentação de rede IT/OT

Um gateway separa o segmento de escritório e o segmento OT/SCADA simulado. A política de encaminhamento segue o princípio de whitelist: tráfego de retorno estabelecido e serviços explicitamente permitidos passam, tráfego não autorizado é registrado antes do DROP. Nmap, tráfego de teste controlado, contadores de firewall e logs verificam regras e caminhos de retorno.

Snort Detection

A configuração do Snort define um HOME_NET adequado e detecta no lab reconhecimento TCP/UDP, ICMP para o segmento OT, bem como tentativas repetidas de conexão SSH. As regras demonstram detection engineering; os limiares devem ser ajustados para redes de produção.

CVE-2026-9082 Detection Lab

O template Nuclei é testado contra três instâncias locais:

AlvoBanco de dadosExpectativa
versão vulnerável do DrupalPostgreSQLDetection
versão corrigida do DrupalPostgreSQLsem detection
versão vulnerável do DrupalMariaDBsem detection

A instância MariaDB é um controle negativo importante: ela usa a mesma versão do Drupal que o controle positivo, mas não é afetada pelo caminho de consulta específico do PostgreSQL. Dessa forma, verifica-se se o perfil faz mais do que uma mera identificação de versão.

Tecnologias

iptables · Snort · Nuclei · Docker Compose · Drupal · PostgreSQL · MariaDB

Minha Contribuição

Meu trabalho incluiu especialmente:

  • análise de ameaças e riscos;
  • um diagrama de fluxo de dados abstraído e registro de riscos anonimizado;
  • desenvolvimento e teste das regras iptables e Snort;
  • conceito de teste e avaliação anonimizada;
  • desenvolvimento do template Nuclei;
  • validação de três instâncias com controle positivo e dois negativos;
  • análise de falsos positivos/falsos negativos; bem como
  • documentação das lições aprendidas.

Reproduzibilidade

Os subprojetos documentam pré-requisitos, configuração e etapas de teste. O lab Drupal usa Docker Compose e Nuclei; o lab de segmentação requer sistemas Linux isolados ou VMs com direitos administrativos. Respostas HTTP brutas longas e metadados de desktop não fazem parte deliberadamente da evidência pública.

Segurança e Ética

Testes ativos só podem ser realizados contra sistemas próprios ou explicitamente autorizados. O perfil Nuclei é orientado a detecção, não extrai dados e não altera registros de aplicativos. Mesmo requests não destrutivos podem gerar logs. Scripts de firewall só podem ser executados em labs isolados, pois substituem regras ativas.

Conclusões

  • Valores de risco só são úteis com premissas documentadas e contexto de negócio.
  • A segmentação deve incluir roteamento e tráfego de retorno e ser testada na prática.
  • Regras de detecção precisam de controles positivos e negativos.
  • A detecção baseada em erros pode ser precisa, mas pode gerar falsos negativos quando mensagens de erro são suprimidas.

Contexto Universitário

Os trabalhos foram desenvolvidos no âmbito de um módulo de Security Operations na THWS. São publicadas análises próprias reformuladas e artefatos de lab, não o enunciado, slides de aula, diagramas de rede fornecidos ou entregas completas.

Baixar ferramenta