Skip to content
KitploitKITPLOIT
ИнструментыБлог
Отправить
ИнструментыБлог
Отправить

Инструменты для хакинга, пентеста и кибербезопасности — ваш арсенал защиты!

Kitploit — это каталог инструментов для хакинга, кибербезопасности и пентестинга. Находите последние обновления проектов для поиска уязвимостей, анализа систем, автоматизации тестирования и усиления вашей безопасности.

··Ленты·Контакты·Конфиденциальность·© 2026 Kitploit

Каталог инструментов

Категории

Все категории
Loading categories
security-operations-labs — Моделирование угроз, сегментация ИТ/ОТ, обнаружение Snort и воспроизводимая валидация профиля обнаружения Drupal. | Kitploit
Инструменты/GitHubGitHub/elihiho/security-operations-labs
Сканеры уязвимостейАудит конфигурацииСетевая безопасностьРазведка угрозОбнаружение ВторженийОбучение и ОбразованиеПодобранные РесурсыЛаборатории и Практика
GitHub
elihiho/security-operations-labs

security-operations-labs

Моделирование угроз, сегментация ИТ/ОТ, обнаружение Snort и воспроизводимая валидация профиля обнаружения Drupal.

Репозиторий
1 месяц назадЕщё не проверено

Популярное

Смотреть все →

Откройте для себя самые используемые инструменты нашего сообщества.

Изучить все инструменты

Просмотрите нашу коллекцию инструментов

Смотреть все инструменты →
Поделиться

Security Operations Labs

Обзор

В этом репозитории собраны работы по защитной безопасности из университетского контекста, переработанные в форму, пригодную для публичного воспроизведения. В центре внимания — методология, воспроизводимые лабораторные работы, валидация и границы разработанных мер, а не публикация учебных материалов.

Включённые проекты

ПроектСодержание
Threat ModelingSTRIDE-анализ, сопоставление с MITRE ATT&CK, абстрагированная DFD и реестр рисков
IT-/OT-сегментация сетиШлюз с политикой default-deny на iptables, логирование и контролируемая верификация
Snort DetectionПравила для разведки, ICMP и повторных SSH-подключений
CVE-2026-9082 Detection LabПрофиль Nuclei с положительным, пропатченным и не затронутым отрицательным контролем

Threat Modeling

В тематическом исследовании рассматривается анонимизированная производственная среда со связанными IT- и OT-системами. Фиксируются активы, пути взаимодействия и границы доверия (trust boundaries), проводится анализ с помощью STRIDE и сопоставление с соответствующими техниками из MITRE ATT&CK Enterprise и ICS. Качественная модель рисков приоритизирует прежде всего боковое перемещение (lateral movement) и сбои производства.

IT-/OT-сегментация сети

Шлюз разделяет офисный и симулированный OT-/SCADA-сегмент. Политика пересылки следует принципу белого списка: пропускаются установленный обратный трафик и явно разрешённые сервисы, несанкционированный трафик логируется перед DROP. Nmap, контролируемый тестовый трафик, счётчики межсетевого экрана и журналы проверяют правила и обратные пути.

Snort Detection

Конфигурация Snort определяет подходящий HOME_NET и в лабораторной среде обнаруживает TCP-/UDP-разведку, ICMP в OT-сегмент, а также повторные попытки SSH-подключений. Правила демонстрируют detection engineering; пороговые значения должны быть адаптированы для производственных сетей.

CVE-2026-9082 Detection Lab

Шаблон Nuclei проверяется против трёх локальных экземпляров:

ЦельБаза данныхОжидание
уязвимая версия DrupalPostgreSQLDetection
пропатченная версия DrupalPostgreSQLотсутствие detection
уязвимая версия DrupalMariaDBотсутствие detection

Экземпляр MariaDB — важный отрицательный контроль: он использует ту же версию Drupal, что и положительный контроль, но не затронут специфичным для PostgreSQL путём запросов. Таким образом проверяется, делает ли профиль больше, чем просто определяет версию.

Технологии

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

Мой вклад

Моя работа включала, в частности:

  • анализ угроз и рисков;
  • абстрагированную диаграмму потоков данных и анонимизированный реестр рисков;
  • разработку и проверку правил iptables и Snort;
  • концепцию тестирования и анонимизированную оценку;
  • разработку шаблона Nuclei;
  • валидацию на трёх экземплярах с положительным и двумя отрицательными контролями;
  • анализ ложных срабатываний и пропусков (false positives/false negatives); а также
  • документирование извлечённых уроков.

Воспроизводимость

Подпроекты документируют требования, конфигурацию и шаги тестирования. Лабораторная работа Drupal использует Docker Compose и Nuclei; лабораторная работа по сегментации требует изолированных Linux-систем или виртуальных машин с правами администратора. Длинные необработанные HTTP-ответы и метаданные рабочего стола намеренно не являются частью публичных доказательств.

Безопасность и этика

Активные проверки допускаются исключительно против собственных или явно разрешённых систем. Профиль Nuclei ориентирован на обнаружение, не извлекает данные и не изменяет записи приложений. Даже недеструктивные запросы могут создавать журналы. Скрипты межсетевого экрана должны выполняться только в изолированных лабораторных средах, поскольку они заменяют активные правила.

Выводы

  • Значения рисков полезны только при документированных допущениях и бизнес-контексте.
  • Сегментация должна учитывать маршрутизацию и обратный трафик и проверяться на практике.
  • Правила обнаружения требуют положительных и отрицательных контролей.
  • Обнаружение на основе ошибок может быть точным, но при подавленных сообщениях об ошибках может давать ложные отрицательные результаты.

Университетский контекст

Работы созданы в рамках модуля по security operations в THWS. Публикуются заново сформулированные собственные анализы и лабораторные артефакты, а не постановка задачи, слайды лекций, предоставленные сетевые схемы или полные сданные работы.

Скачать инструмент