Offensive Graphs использует ИИ для автоматического создания графиков путей атаки из сетевых данных, обеспечивая командам по безопасности ясную визуализацию.
Offensive Graphs использует продвинутые алгоритмы машинного обучения для беспрепятственного внедрения различных источников сетевых данных, таких как правила файрвола, конфигурации Active Directory, облачные активы и результаты сканеров уязвимостей. Она автоматически создает исчерпывающие графики атаки, раскрывающие наиболее эффективные пути перемещения по сети и повышения привилегий, которые злоумышленник может использовать. Пользователи могут интерактивно исследовать эти графики через удобный веб-интерфейс, применять фильтры по уровню риска или критичности активов и углубляться в подробные факторы риска. Платформа также приоритизирует задачи по устранению уязвимостей на основе агрегированных показателей угроз и создает настраиваемые отчеты для поддержки соблюдения требований и реагирования на инциденты. Автоматизация сложного моделирования угроз значительно сокращает ручную работу и одновременно повышает точность и покрытие оценки безопасности.
Основные функции Offensive Graphs
Автоматический сбор данных сети и безопасности
Генерация путей атаки с помощью ИИ
Интерактивная визуализация графиков
Приоритизация маршрутов на основе риска
Настраиваемая отчетность
Плюсы и минусы Offensive Graphs
Минусы
Использование ограничено этическими и юридическими рамками, требует осторожности пользователя.
Для критически важных функций безопасности некоторые исследования могут публиковаться только после ответственного раскрытия, что может ограничивать прозрачность.
Требуется техническая настройка, включая среду Python и API ключи, что может быть препятствием для менее технически подкованных пользователей.
Плюсы
Открытый исходный код с упором на применение LLM для безопасности.
Обеспечивает реалистичную эмуляцию атак и подробные инструменты планирования.
Образовательный ресурс, поддерживаемый серией блогов и понятной документацией.