Offensive Graphs
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Offensive Graphs는 네트워크 구성과 보안 스캔 결과를 분석하여 잠재적 공격 경로를 자동으로 식별하고 시각화하는 AI 기반 플랫폼입니다. 보안 팀과 침투 테스트 담당자는 취약점의 인터랙티브 그래프를 탐색하고, 고위험 경로를 우선순위로 지정하며, 상세 보고서를 생성할 수 있습니다. 머신러닝을 활용해 자산 관계를 분석함으로써 위협 모델링을 빠르게 하고, 전체 위험 가시성과 대응 계획을 향상시킵니다.
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Offensive Graphs는 네트워크 구성과 보안 스캔 결과를 분석하여 잠재적 공격 경로를 자동으로 식별하고 시각화하는 AI 기반 플랫폼입니다. 보안 팀과 침투 테스트 담당자는 취약점의 인터랙티브 그래프를 탐색하고, 고위험 경로를 우선순위로 지정하며, 상세 보고서를 생성할 수 있습니다. 머신러닝을 활용해 자산 관계를 분석함으로써 위협 모델링을 빠르게 하고, 전체 위험 가시성과 대응 계획을 향상시킵니다.
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Offensive Graphs란?
Offensive Graphs는 고급 머신러닝 알고리즘을 활용하여 방화벽 규칙, Active Directory 구성, 클라우드 자산, 취약점 스캐너 출력을 비롯한 다양한 네트워크 데이터 소스를 원활하게 수집합니다. 이를 통해 공격자가 활용할 수 있는 효과적인 횡적 이동 및 권한 상승 경로를 모두 보여주는 포괄적 공격 그래프를 자동으로 구성합니다. 사용자는 쉽고 직관적인 웹 인터페이스를 통해 이 그래프를 탐색하고, 위험 수준 또는 자산 중요도별 필터를 적용하며, 상세 위험 요소까지 분석할 수 있습니다. 플랫폼은 또한 위협 점수에 근거하여 조치 우선순위를 정하고, 맞춤형 보고서를 만들어 규정 준수 및 사고 대응을 지원합니다. 복잡한 위협 모델링을 자동화하여 수작업을 줄이고, 보안 평가의 정확성과 범위를 향상시킵니다.
Offensive Graphs을 사용할 사람은?
- 보안 분석가
- 침투 테스트 담당자
- 레드 팀 운영자
- 네트워크 관리자
- 규정 준수 담당자
Offensive Graphs 사용 방법은?
- 1단계: Offensive Graphs 웹 포털에서 계정을 등록합니다.
- 2단계: 네트워크 구성 및 취약점 스캐너와 같은 데이터 소스를 연결하고 승인합니다.
- 3단계: 스캔 매개변수 및 자산 중요도 수준을 설정합니다.
- 4단계: AI 기반 공격 경로 분석을 시작합니다.
- 5단계: 생성된 인터랙티브 공격 그래프를 검토하고 고위험 경로에 우선순위를 둡니다.
- 6단계: 상세 보고서를 내보내고 이해관계자에게 조치 과제를 할당합니다.
플랫폼
- web
Offensive Graphs의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- 네트워크 및 보안 데이터의 자동 수집
- AI 기반 공격 경로 생성
- 인터랙티브 그래프 시각화
- 위험 기반 경로 우선순위 지정
- 맞춤형 보고서 작성
장점
- 더 빠른 위협 모델링과 평가
- 잠재적 공격 경로의 포괄적 커버리지
- 복잡한 관계의 가시성 향상
- 위험 점수 기반 우선 조치
- 보안 분석 수작업 감소
Offensive Graphs의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- 기업 보안 평가
- 레드 팀 활동
- 준수 감사 및 보고
- 사고 대응 계획
- 클라우드 인프라스트럭처 위험 분석
Offensive Graphs의 장점과 단점
장점
LLM의 보안 적용에 중점을 둔 오픈소스.
현실적인 공격 모의와 상세한 계획 도구 제공.
블로그 시리즈와 명확한 문서로 지원되는 교육 자원.
커뮤니티 기여 및 협업을 장려.
단점
사용은 윤리적 및 법적 범위로 제한되어 있으며, 사용자 주의가 필요합니다.
보안에 중요한 기능의 경우, 일부 연구는 책임 있는 공개 후에만 공개될 수 있어 투명성이 제한될 수 있습니다.
Python 환경 및 API 키 등 기술적 설정이 필요하여 기술이 익숙하지 않은 사용자에게 장애가 될 수 있습니다.
Offensive Graphs의 자주 묻는 질문
Offensive Graphs 회사 정보
Offensive Graphs의 분석
시간 경과에 따른 방문
월별 방문 수
841
평균 방문 시간
00:00:00
방문당 페이지 수
1.02
이탈율
40.52%
Nov 2025 - Jan 2026 전체 트래픽
지리정보
상위 2 지역
Germany
56.79%
India
43.21%
Nov 2025 - Jan 2026 전세계 데스크탑 전용
트래픽 소스
Search
41.04%
Direct
38.04%
Referrals
13.91%
Social
3.71%
Paid Referrals
2.09%
Mail
0.20%
Nov 2025 - Jan 2026 데스크탑 전용
상위 키워드
| 키워드 | 트래픽 | 클릭당 비용 |
|---|---|---|
| create_react_agent message trimming | 100 | $ -- |
| valueerror: no messages found in input state to tool_edge | 10 | $ -- |
Offensive Graphs 리뷰
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Offensive Graphs의 주요 경쟁자와 대안은?
- BloodHound
- SpiderFoot
- AttackIQ
- MITRE ATT&CK Navigator
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웹 페이지를 분석하고, 콘텐츠를 요약하며, 연구 질문에 답하고, 통찰력을 추출하며, 인용구를 생성하는 JavaScript AI 어시스턴트 라이브러리입니다.
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오픈소스 RAG 기반 AI 도구로, LLM이 주도하는 사이버 보안 데이터셋에 대한 Q&A를 통해 문맥적 위협 인사이트를 제공.
위협 헌팅, 취약점 스캔, 로그 분석, 사고 대응과 같은 사이버보안 업무를 자동화하는 오픈소스 AI 에이전트입니다.
암호화, 인증 및 안전한 검색 계층을 통해 LLM 에이전트의 개인 데이터 액세스를 보호하는 오픈 소스 프레임워크입니다.
SuperAgentX는 사용자 정의 가능한 워크플로우, API 통합 및 배포 도구를 갖춘 비코드 플랫폼으로, 자율 AI 에이전트를 설계하는 데 사용됩니다.