Autopentest 自動化浸透テストフレームワーク設計方案#
コアアーキテクチャ設計#
モジュール化プラグインアーキテクチャを採用し、メインプログラムはワークフローエンジンを通じて各モジュールの実行順序を調整します：
# autopentest.py
class WorkflowEngine:
def __init__(self, config):
self.modules = {
'pre_engagement': PreEngagement(config),
'info_gathering': InfoGather(config),
'threat_modeling': ThreatModeler(config),
# ...他のモジュール
}
self.workflow = [
('pre_engagement', 'validate_scope'),
('info_gathering', 'full_scan'),
('threat_modeling', 'analyze_attack_surface'),
# ...他のステップ
]
def execute(self):
context = {}
for module_name, method_name in self.workflow:
module = self.modules[module_name]
method = getattr(module, method_name)
context = method(context)
if context.get('abort'):
break
return context
コアモジュール実装の例
2.1 インテリジェント情報収集モジュール（info_gathering.py）
class InfoGather:
def __init__(self, config):
self.tools = {
'subdomain': SubdomainEnumerator(config),
'port': PortScanner(config),
'crawler': AdvancedCrawler(config)
}
self.ai_assist = AIScanner(config)
def full_scan(self, context):
target = context['target']
# マルチスレッドでスキャンタスクを実行
with ThreadPoolExecutor() as executor:
futures = {
executor.submit(self.tools['subdomain'].enumerate, target),
executor.submit(self.tools['port'].scan, target),
executor.submit(self.tools['crawler'].crawl, target)
}
results = {}
for future in as_completed(futures):
data = future.result()
results.update(data)
# AIによる異常特徴の分析
ai_findings = self.ai_assist.analyze(results)
results.update(ai_findings)
context['scan_results'] = results
return context
2.2 AI 強化型脆弱性分析（ai_analyzer.py）
class AIAnalyzer:
def __init__(self):
self.model = load_model('vuln_predict.h5')
self.threat_intel = ThreatIntelAPI()
def analyze_vulns(self, scan_data):
# 特徴の前処理
features = self._extract_features(scan_data)
# 脆弱性の可能性を予測
predictions = self.model.predict(features)
# 脅威インテリジェンスとの関連付け
enriched_data = []
for vuln in predictions:
intel_data = self.threat_intel.query(vuln['cve_id'])
vuln.update({
'exploitability': intel_data.get('exploit_score'),
'patch_status': intel_data.get('patch_info'),
'recommendation': self._generate_mitigation(vuln)
})
enriched_data.append(vuln)
return sorted(enriched_data, key=lambda x: x['risk_score'], reverse=True)
技術的なハイライト設計
3.1 インテリジェント攻撃チェーン生成（threat_modeling.py）
class AttackChainGenerator:
def generate_attack_paths(self, context):
attack_graph = nx.DiGraph()
# 攻撃パスグラフを構築
for vuln in context['vulnerabilities']:
attack_graph.add_node(vuln['id'],
type=vuln['type'],
access_level=vuln['access_level'])
# 関連する攻撃ノードを自動接続
for vuln1, vuln2 in combinations(attack_graph.nodes, 2):
if self._is_connectable(vuln1, vuln2):
attack_graph.add_edge(vuln1, vuln2)
# 最適な攻撃パスを探す
return nx.dag_longest_path(attack_graph)
3.2 自適応型脆弱性利用（exploit_manager.py）
class ExploitExecutor:
def smart_execute(self, vuln_info):
# 動的にペイロードを選択
payload = self._select_payload(
vuln_info['target_env'],
vuln_info['protection_mechanisms']
)
# コンテキスト認識型の脆弱性利用
if vuln_info['service'] == 'web':
return self._web_exploit(vuln_info, payload)
elif vuln_info['protocol'] == 'smb':
return self._smb_exploit(vuln_info, payload)
else:
return self._generic_exploit(vuln_info, payload)
セキュリティ強化設計
4.1 セキュリティサンドボックス実行（post_exploit.py）
class SandboxExecutor:
def safe_execute(self, payload):
# Dockerを使用して隔離環境を作成
with DockerSandbox() as sandbox:
result = sandbox.run(
image="isolated_env:latest",
command=payload,
timeout=30
)
# 行動監視と分析
behavior_report = self.monitor.behavior_analysis(
result.system_calls,
result.network_activity
)
return {
'output': result.stdout,
'threat_level': behavior_report['risk_score']
}
報告生成の最適化（report_generator.py）
class SmartReporter:
def generate_dynamic_report(self, data):
# 実行の要約を自動生成
summary = self.ai_summarizer.generate_executive_summary(data)
# 脆弱性データの可視化
charts = {
'risk_distribution': self._create_pie_chart(data),
'timeline': self._create_attack_timeline(data)
}
# 多形式の報告を生成
report = {
'html': self._render_html_template(summary, charts),
'pdf': self._convert_to_pdf(html_report),
'markdown': self._generate_technical_md(data)
}
return report
革新点のまとめ
このフレームワークは以下の革新点を通じて自動化浸透テストの効率を向上させます：
インテリジェントワークフローエンジン：テストプロセスを動的に調整し、コンテキストに基づいて最適なパスを自動選択
AI 強化分析：機械学習モデルと脅威インテリジェンスを組み合わせて脆弱性の優先順位を付け
自適応型利用システム：ターゲット環境に応じて動的に有効なペイロードを生成
攻撃面の可視化：攻撃パスグラフを自動構築し、重要な突破点を特定
安全な実行環境：すべての危険な操作はサンドボックス内で実行され、予期しない影響を防止
推奨技術スタック
コア言語：Python 3.10+
非同期フレームワーク：Celery + RabbitMQ
データ処理：Pandas + NumPy
AI コンポーネント：PyTorch + HuggingFace Transformers
可視化：Matplotlib + Plotly
サンドボックス技術：Docker + seccomp
セキュリティ制御措置
このフレームワークは厳格なセキュリティ制御措置を実施する必要があります：
すべての外部入力の検証と消毒
敏感な操作の二重確認メカニズム
完全な監査ログの記録
すべてのスキャンデータの暗号化ストレージ
厳格な権限分離メカニズム
今後の進化方向
MITRE ATT&CK フレームワークの統合
クラウド環境検出モジュールの追加
自動化された WAF バイパス機能の開発
インテリジェントハニーポット識別機能の実装
脆弱性ナレッジグラフシステムの構築
この設計は自動化の程度とセキュリティ制御の間でバランスを取り、浸透テストの効率を向上させるとともに、操作プロセスの安全性と制御性を確保しています。