mrwadams/stride-gpt

An AI-powered threat modeling tool that leverages OpenAI's GPT models to generate threat models for a given application based on the STRIDE methodology.

해결하는 문제

STRIDE GPT는 복잡한 위협 모델링 프로세스를 자동화합니다. 개발자와 보안 팀이 잠재적인 취약점을 식별하고, 이를 표준화된 공격자 기술에 매핑하며, 애플리케이션 아키텍처에 대한 수동 분석 없이도 실행 가능한 완화 조치를 생성할 수 있도록 지원합니다.

작동 방식

대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 애플리케이션 세부 정보, 코드베이스 리포지토리 또는 아키텍처 다이어그램을 분석합니다. 인증 방법, 데이터 민감도 또는 시각적 다이어그램과 같은 시스템 컨텍스트를 제공하면, 이 도구는 STRIDE 방법론을 적용하여 위협 모델, 공격 트리 및 Gherkin 테스트 케이스를 생성합니다. 코드베이스를 탐색하고, 발견된 내용을 MITRE ATT&CK 또는 ATLAS 프레임워크에 매핑하며, Markdown, JSON, SARIF와 같은 다양한 형식으로 결과를 출력하는 자율 에이전트로 작동할 수 있습니다.

대상 사용자

이 도구는 기존 애플리케이션, GenAI 시스템 또는 에이전트형 AI 애플리케이션에 대해 위협 모델링을 수행하고 보안 분석을 기존 개발 워크플로우에 통합하려는 보안 엔지니어, 개발자 및 아키텍트를 위해 설계되었습니다.

주요 특징

  • 에이전트형 분석: 하위 시스템을 계획, 분석하고 결과를 종합하는 자율적인 코드베이스 탐색 기능.
  • 표준화된 매핑: MITRE ATT&CK 및 ATLAS 공격자 기술 ID를 사용하여 위협을 자동으로 주석 처리합니다.
  • 유연한 입력: 텍스트 설명, GitHub 리포지토리 분석, 그리고 내장된 draw.io 편집기나 이미지 업로드를 통한 아키텍처 다이어그램 분석을 지원합니다.
  • 포괄적인 보고: 위협 모델, 공격 트리, DREAD 위험 점수 및 Gherkin 테스트 케이스를 Markdown, HTML, JSON 및 SARIF 형식으로 생성합니다.
  • 광범위한 모델 지원: LiteLLM을 통해 다양한 LLM 제공업체(OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, DeepSeek 및 로컬 모델)와 호환됩니다.
  • 대화형 경험: REPL이 포함된 모든 기능을 갖춘 CLI와 사용자 친화적인 Streamlit 웹 인터페이스를 모두 제공합니다.

관련

  • 프로젝트
    Trampoline-AI/predict-rlm

    predict-rlm은 대규모 언어 모델(LLM)에 샌드박스화된 상태 유지 런타임을 제공하는 Python 라이브러리입니다. 모델은 Python 코드를 작성 및 실행하고, 가변 상태를 유지하며, 특정 하위 모델을 호출하고, 도구 및 기술(PDF 처리, 스프레드시트 등)을 사용할 수 있습니다. 이 프레임워크는 관측 가능성을 위해 전체 추적을 기록하며, 해당 추적을 GEPA와 같은 최적화 도구에 공급할 수 있습니다. 문서 분석, 감사, 스프레드시트 자동화와 같은 복잡한 다단계 워크플로우를 대상으로 하며, 선택적 Docker 샌드박스 및 풍부한 콜백을 지원합니다.

  • 프로젝트
    CyberStrikeus/CyberStrike

    CyberStrike는 모든 LLM(Claude, GPT, Gemini 등)을 자율적인 침투 테스트 플랫폼으로 변환하는 오픈 소스 AI 에이전트입니다. 보안 중심의 "지능 레이어"를 추가하고, 13개 이상의 전문 에이전트와 7,600개 이상의 서명된 보안 기술 파일을 제공하며, 150개 이상의 AI 제공업체(오프라인 모델 포함)를 지원합니다. 또한 로컬 또는 원격 Bolt 서버에서 실제 도구를 오케스트레이션할 수 있습니다. TUI, 선택 사항인 Web UI 및 내장된 HackBrowser가 워크플로우를 완성합니다.

  • 프로젝트
    Kritt-ai/open-kritt

    open·kritt는 Codex, Claude Code, Grok Build 등으로 AI 에이전트를 오케스트레이션하는 오픈소스이며 자체 호스팅 가능한 플랫폼으로, 코드 리포지토리에서 사용자 정의 프롬프트 기반 보안 워크플로우를 실행합니다. 집중된 작업을 구성하고, 병렬로 Docker 컨테이너에서 실행하며, 발견 결과를 검증하고 중복 제거 및 순위 매기고, 완전한 보고서 번들을 내보냅니다. 버그 바운티 연구자와 DevSecOps를 위한 웹 UI와 헤드리스 CLI를 제공하며, 모든 모델 제공자와 호환되며 AGPL-3.0 라이선스로 배포됩니다.

  • 프로젝트
    vllm-project/guidellm

    GuideLLM은 실제 워크로드에 대해 LLM 추론을 벤치마킹하는 Python 라이브러리(컨테이너로도 제공)입니다. OpenAI 호환 또는 vLLM 서버에 구성 가능한 트래픽 패턴을 구동하고, 합성 및 실제 멀티모달 데이터셋을 지원하며, 상세한 지연 시간/토큰 메트릭을 기록하고, 용량 계획 및 SLO 검증을 위한 JSON/CSV/HTML 보고서를 출력합니다.

  • 프로젝트
    WecoAI/aideml

    AIDE ML은 기계 학습 코드를 자동으로 작성, 디버깅, 벤치마킹하는 LLM 기반 트리 탐색 에이전트를 구현한 오픈소스 Python 패키지입니다. 사용자는 데이터셋, 자연어 목표, 평가 지표를 지정합니다. 에이전트는 Python 스크립트를 반복적으로 생성하고 개선하며, 지표 피드백을 기반으로 탐색 트리를 가지치기합니다. 리포지토리에는 CLI, Streamlit UI, HTML 시각화, Docker 및 로컬 LLM 지원이 포함되어 있으며, 에이전트 아키텍처 연구와 실용적인 ML 파이프라인 생성 모두를 위해 설계되었습니다.