Pwnflow

🎯 Visualize Sua Jornada de Teste e Análise de Segurança

Pwnflow é uma plataforma de mapas mentais projetada especificamente para profissionais de segurança cibernética. Ela ajuda você a visualizar, rastrear e compartilhar suas metodologias de teste de segurança, mantendo controle total sobre seus dados sensíveis.

🚀 Principais Funcionalidades

Capacidades Principais

🗺️ Mapas Mentais Interativos: Crie e navegue por fluxos de trabalho complexos de teste de segurança com uma interface visual intuitiva
🤖 Assistência com IA: Gere sugestões de nós e expanda sua metodologia com capacidades de IA integradas
📋 Modelos de Comandos: Salve e reutilize comandos CLI com substituição de variáveis
📊 Acompanhamento de Progresso: Visualize o progresso dos testes e a cobertura da metodologia

Segurança e Privacidade

🔐 Opção Auto-Hospedada: Execute totalmente em sua infraestrutura
🔒 Exportações Criptografadas: Criptografia AES-256-GCM para compartilhamento seguro de Projetos e Modelos
🔏 Autenticação/Autorização: Autenticação baseada em token com controle de acesso no nível do recurso
🤖 Privacidade da IA: Apenas dados não sensíveis (títulos/descrições dos nós) são compartilhados com a IA – nenhum comando ou detalhe sensível

Importação/Exportação

📥 Importação de Modelos: Carregue metodologias do GitHub ou de repositórios privados
📤 Múltiplos Formatos de Exportação: Formatos CSV e criptografados
🔄 Migração de Versões Anteriores: Importe de versões anteriores do Pwnflow
📦 Operações em Lote: Exporte vários projetos ou modelos de uma só vez

🏗️ Arquitetura

Frontend: React 19 + TypeScript + Vite
- TailwindCSS para estilização
- XYFlow para visualização de mapas mentais
- Zustand para gerenciamento de estado
Backend: FastAPI (Python 3.12)
- Banco de dados gráfico Neo4j para armazenar relacionamentos
- Redis

🚀 Começando

Pré-requisitos

Docker e Docker Compose
Node.js 18+ e pnpm (para desenvolvimento)
Python 3.12+ (para desenvolvimento do backend)

Início Rápido com Docker

Clone o repositório:

git clone https://github.com/rb-x/pwnflow.git
cd pwnflow

Torne o script executável:

chmod +x run.sh

Inicie o ambiente de desenvolvimento:

./run.sh dev

Isso automaticamente:

Verifica se Docker e Docker Compose estão instalados
Cria o .env.development com valores padrão seguros (senha do Neo4j: password)
Para ativar o recurso de IA, pressione CTRL+C. Em seguida, adicione sua Chave de API Gemini no arquivo .env & reinicie a aplicação executando ./run.sh dev
Inicia todos os serviços (Frontend, Backend, Neo4j, Redis)
Exibe as URLs dos serviços

Acesse a aplicação:

Frontend: http://localhost:5173
API Backend: http://localhost:8000
Documentação da API: http://localhost:8000/docs
Neo4j Browser: http://localhost:7474
Redis Commander: http://localhost:8081

Outros Comandos

./run.sh prod   # Inicia ambiente de produção (com nginx)
./run.sh stop   # Para todos os contêineres
./run.sh clean  # Para e remove todos os contêineres e volumes

Configuração de Desenvolvimento

Opção 1: Usando Docker (Recomendado)

./run.sh dev

Isso inicia todos os serviços com hot-reload ativado. Perfeito para desenvolvimento full-stack.

Opção 2: Configuração Manual de Desenvolvimento

Se preferir executar os serviços individualmente sem Docker:

Desenvolvimento Frontend

cd frontend
pnpm install
pnpm dev          # Executa em http://localhost:5173

Desenvolvimento Backend

cd backend
pipenv install --dev
pipenv shell
python main.py    # Executa em http://localhost:8000

Nota: Para configuração manual, você precisará do Neo4j e Redis em execução localmente:

Neo4j: Baixe de neo4j.com
Redis: brew install redis (macOS) ou apt install redis (Linux)

📁 Estrutura do Projeto

pwnflow/
├── frontend/           # Aplicação React TypeScript
│   ├── src/
│   │   ├── components/ # Componentes de UI
│   │   ├── pages/      # Páginas de rotas
│   │   ├── services/   # Serviços de API
│   │   └── store/      # Gerenciamento de estado
│   └── package.json
├── backend/            # Aplicação FastAPI
│   ├── api/           # Endpoints da API
│   ├── crud/          # Operações de banco de dados
│   ├── models/        # Modelos de dados
│   ├── schemas/       # Esquemas Pydantic
│   └── services/      # Lógica de negócios
└── docker-compose.*.yml

🔧 Configuração

O script run.sh lida automaticamente com toda a configuração de ambiente:

Desenvolvimento (./run.sh dev): Cria .env.development com valores padrão seguros
Produção (./run.sh prod): Cria .env.production com senhas fortes

Para adicionar recursos de IA, basta editar o arquivo .env.development ou .env.production gerado e adicionar sua GOOGLE_API_KEY.

Implantação em Produção

Para implantação em produção:

Execute a configuração de produção:

./run.sh prod

Isso irá:

Verificar a existência do arquivo .env.production
Gerar senhas e segredos seguros, se necessário
Solicitar que você atualize as origens CORS para seu domínio
Executar uma lista de verificação de segurança antes de iniciar
Iniciar todos os serviços atrás do proxy nginx

Na primeira execução, atualize .env.production:

Defina seu domínio em BACKEND_CORS_ORIGINS
Adicione sua GOOGLE_API_KEY para recursos de IA (opcional)
Revise todas as senhas geradas

Crie seu primeiro usuário (o registro está desabilitado por padrão por segurança):

# Cria usuário admin via CLI (dentro do contêiner backend)
docker exec -it pwnflow-backend-prod python create_user.py create admin [email protected]

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

# O script exibirá:
# User created successfully:
# Username: admin
# Password: <senha-aleatoria-segura>
# Email: [email protected]

Etapas adicionais para produção:

⚠️ Aviso de Segurança: Não recomendamos expor o Pwnflow à internet. Se for necessário:

Faça uma lista branca de endereços IP confiáveis através do seu WAF ou firewall
O registro está desabilitado por padrão - apenas criação manual de usuário via SSH

Configure certificados SSL/TLS (recomendado Let's Encrypt)
Configure monitoramento e registro de logs
Implemente atualizações regulares de segurança

📚 Documentação

🚧 A documentação está sendo atualizada para a nova arquitetura full-stack

🎯 Casos de Uso

Pwnflow é perfeito para:

Testadores de Penetração: Acompanhe metodologia e descobertas
Analistas de Segurança: Documente fluxos de trabalho de investigação
Respondentes a Incidentes: Mapeie procedimentos de resposta
Equipes de Segurança: Compartilhe conhecimento e metodologias
Pesquisadores: Organize e visualize caminhos de ataque

🛡️ Segurança

Pwnflow foi projetado com a segurança em mente:

IA com Privacidade em Primeiro Lugar: Recursos de IA acessam apenas títulos e descrições dos nós – nunca dados sensíveis como descobertas ou variáveis
Exportações Criptografadas: Compartilhamento seguro com criptografia AES-256-GCM
Zero Telemetria: Sem rastreamento ou coleta de dados
Código Aberto: Total transparência e segurança orientada pela comunidade

Criado com ❤️ na 🇫🇷 por Riadh BOUCHAHOUA (rb-x) & Ludovic COULON (LasCC)

Junte-se à comunidade Pwnflow e revolucione seu fluxo de trabalho de teste de segurança!

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