Dop2Mop

一个概念验证的OpenGraph收集器，用于BloodHound，映射从DevOps到MLOps基础设施的攻击路径。

基于Brett Hawkins（@h4wkst3r）的《从DevOps到MLOps基础设施的攻击路径：特权管道》。

目录

• 致谢
• 概述
  • 支持的平台
  • 映射的信任边界
• 安装
  • 可选依赖
• 快速开始
  • 生成演示数据
  • 导入BloodHound
• 配置
  • 配置文件
  • 凭据验证
• CLI参考
  • 命令概述
  • 全局选项
  • dop2mop collect
  • dop2mop demo
• CLI使用示例
  • 基本收集
  • 单一平台收集
  • 多平台收集
  • GitHub收集示例
  • Azure DevOps收集示例
  • Azure ML收集示例
  • AWS SageMaker收集示例
  • 全环境收集
• 环境变量
• 节点类型
  • DevOps节点
  • MLOps节点
  • 身份节点
  • 工件节点
• 边类型
  • 攻击路径边
  • 结构边
• 示例查询
• 自定义图标
  • 上传图标到BloodHound
• Python API
  • 使用单个收集器
  • 构建自定义图
• 故障排除
  • 常见问题
• 许可证

致谢

• SpecterOps 为BloodHound和OpenGraph

概述

Dop2Mop从DevOps和MLOps平台收集数据，以识别能够实现从CI/CD管道横向移动到机器学习训练基础设施的攻击路径。它输出兼容BloodHound的OpenGraph JSON，用于可视化和分析。

支持的平台

DevOps平台	MLOps平台	身份提供商
GitHub（Actions、仓库、机密）	Azure机器学习	Azure AD服务主体
Azure DevOps（管道、服务连接）	Amazon SageMaker	AWS IAM角色 OIDC/联合身份

映射的信任边界

Dop2Mop建模了研究中识别的五个关键信任边界：

1. TB1：代码仓库到CI/CD管道 - 代码提交自动触发管道
2. TB2：服务主体认证 - 管道用于访问ML平台的NHI凭据
3. TB3：容器工件信任 - 对内部注册表中容器镜像的隐式信任
4. TB4：作业定义执行 - ML平台执行作业定义时未经验证
5. TB5：代码反序列化 - 数据集的不安全反序列化（pickle、joblib）

安装```bash

git clone https://github.com/h4wkst3r/dop2mop.git cd dop2mop pip install -r requirements.txt pip install -e .

## 收集内容

每个收集器收集平台特定的资源，并映射它们之间的信任边界：

| 收集器 | 收集的资源 |
|-----------|-------------------|
| **GitHub** | 组织、仓库、工作流、密钥、分支保护规则、OIDC配置、容器镜像引用、S3存储桶引用 |
| **Azure DevOps** | 组织、项目、流水线（YAML）、服务连接（含范围详情）、变量组、代理池、仓库 |
| **Azure ML** | 工作区、计算集群/实例、数据存储、ML环境、已注册模型、作业/实验、在线和批量端点 |
| **SageMaker** | 训练作业、模型、端点、域、笔记本实例、IAM执行角色（含策略分析）、ECR仓库/镜像、S3存储桶（仅限ML相关） |

## 快速开始

### 生成演示数据

查看Dop2Mop效果的最快方式是生成演示数据，展示研究中的攻击场景：```bash
dop2mop demo -o demo.json

导入到BloodHound

1. 打开BloodHound CE（v8.0+）
2. 导航至管理 → 文件导入
3. 上传生成的JSON文件
4. 使用Cypher查询：```cypher // Azure DevOps to Azure ML Lateral Movement MATCH p=(repo)-[:TriggersPipeline]->(pipeline)-[:UsesServiceConnection]->(svcconn)-[:AuthenticatesAs]->(workspace)-[:CodeExecution]->(compute) RETURN p

// Container Image Poisoning (Supply Chain Attack) MATCH p=(workflow)-[:CanPoisonImage]->(image)<-[:PullsImage]-(job) RETURN p

// OIDC/Federated Identity Abuse (confirmed edges) MATCH p=(workflow)-[:OIDCTrust]->(oidc)-[:CanAssumeRole]->(role)-[:SubmitsJob]->(job) RETURN p

// OIDC abuse including inferred paths MATCH p=(workflow)-[:OIDCTrust]->(oidc)-[:InferredCanAssumeRole]->(role) RETURN p

// Dataset Poisoning via Pickle Deserialization MATCH p=(workflow)-[:CanPoisonDataset]->(dataset)<-[:LoadsDataset]-(job) RETURN p

// Find repos with weak/no branch protection (TB1 exploitable) MATCH (repo)-[:BypassesProtection]->(repo) RETURN repo.name, repo.default_branch

// Find overprivileged SageMaker IAM roles MATCH (role:IAMRole) WHERE role.is_admin = true OR role.has_s3_full_access = true RETURN role.name, role.attached_policies

// Find SageMaker notebooks with root + internet access MATCH (nb:SMNotebook) WHERE nb.root_access = 'Enabled' AND nb.direct_internet_access = 'Enabled' RETURN nb.name, nb.status

// Find self-hosted ADO agent pools MATCH (agent:ADOAgent) WHERE agent.is_hosted = false RETURN agent.name, agent.pool_type

---

## 配置

### 配置文件

与其每次运行时都传递凭据，不如将它们保存在配置文件中。复制附带的示例并填入你的值：```bash
cp dop2mop.yaml.example dop2mop.yaml
# Edit dop2mop.yaml with your credentials

Dop2Mop 按顺序检查以下位置：

1. 由 --config 指定的路径
2. 当前目录下的 dop2mop.yaml / dop2mop.yml / .dop2mop.yaml
3. ~/.dop2mop.yaml

注意： dop2mop.yaml 已加入 .gitignore，以防止意外提交凭据。示例文件 (dop2mop.yaml.example) 可安全提交。

请参阅 dop2mop.yaml.example 查看所有可用选项及注释。

优先级顺序： CLI 参数 > 配置文件 > 环境变量。

凭据验证

在运行完整收集之前，先测试凭据：```bash

Validate all configured collectors

dop2mop collect --validate -v

Validate specific collectors

dop2mop collect --validate --collectors github,sagemaker -v

这会为每个平台进行轻量级 API 调用，以在开始收集前验证令牌是否有效。

### 收集器别名

你可以使用短名称代替完整的类名与 `--collectors` 参数配合使用：

| 别名 | 收集器 |
|-------|-----------|
| `github`, `gh` | GitHubCollector |
| `ado`, `azuredevops`, `azure-devops` | AzureDevOpsCollector |
| `azureml`, `azure-ml` | AzureMLCollector |
| `sagemaker`, `sm` | SageMakerCollector |```bash
# These are equivalent:
dop2mop collect --collectors GitHubCollector,SageMakerCollector
dop2mop collect --collectors github,sagemaker
dop2mop collect --collectors gh,sm

---

CLI 参考

命令概览```

dop2mop [options]

Commands: collect Collect data from DevOps/MLOps platforms demo Generate demo data with attack scenarios

### 全局选项

| 选项 | 描述 |
|--------|-------------|
| `-v, --verbose` | 启用详细输出（INFO 级别日志记录） |
| `--debug` | 启用调试输出（DEBUG 级别日志记录） |

---

### `dop2mop collect`

从配置的 DevOps 和 MLOps 平台收集数据。```bash
dop2mop collect [OPTIONS]

常规选项

选项	描述
-o, --output FILE	输出文件路径（默认：dop2mop_output.json）
--zip	将输出压缩为 ZIP 文件
--config FILE	YAML/JSON 配置文件路径
--validate	在收集前验证凭据
--collectors LIST	逗号分隔的收集器或别名列表（如 github,sm）
--max-items N	每类收集的最大项目数
--no-secrets	跳过密钥/凭据枚举

GitHub 选项

选项	描述
--github-token TOKEN	GitHub 个人访问令牌
--github-org ORG	GitHub 组织名称
--github-enterprise-url URL	GitHub 企业版服务器 URL

Azure DevOps 选项

选项	描述
--azure-devops-token TOKEN	Azure DevOps 个人访问令牌 (PAT)
--azure-devops-access-token TOKEN	Azure DevOps 访问令牌（Bearer 认证，可选）
--azure-devops-org ORG	Azure DevOps 组织名称

Azure ML 选项

选项	描述
--azure-subscription-id ID	Azure 订阅 ID
--azure-tenant-id ID	Azure AD 租户 ID
--azure-client-id ID	服务主体客户端 ID（可选）
--azure-client-secret SECRET	服务主体客户端密钥（可选）
--azure-access-token TOKEN	Azure ML 认证所用的 Azure 访问令牌（可选）

AWS SageMaker 选项

选项	描述
--aws-access-key-id KEY	AWS 访问密钥 ID
--aws-secret-access-key SECRET	AWS 秘密访问密钥
--aws-region REGION	AWS 区域（默认：us-east-1）
--aws-profile PROFILE	AWS CLI 配置文件名称

可用收集器

收集器名称	平台	所需凭据
GitHubCollector	GitHub	--github-token, --github-org
AzureDevOpsCollector	Azure DevOps	--azure-devops-token 或 --azure-devops-access-token, --azure-devops-org
AzureMLCollector	Azure ML	--azure-subscription-id, --azure-tenant-id
SageMakerCollector	AWS SageMaker	--aws-profile 或 --aws-access-key-id

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dop2mop demo

生成演示数据，展示研究中的四种攻击场景。```bash dop2mop demo [OPTIONS]

| Option | 描述 |
|--------|------|
| `-o, --output FILE` | 输出文件路径（默认：`dop2mop_demo.json`） |

---

### `dop2mop icons`

为 BloodHound 节点类型生成自定义图标配置。```bash
dop2mop icons [OPTIONS]

选项	描述
-o, --output FILE	输出文件路径（默认：dop2mop_icons.json）

---

CLI 使用示例