ai threat modeling

️ 이 저장소는 더 이상 사용되지 않으며 보관됩니다. 모든 프롬프트는 https://github.com/xvnpw/fabric-agent-action으로 이동했습니다

AI 위협 모델링

? 이 스크립트를 사용하여 위협 모델링 및 보안 검토를위한 AI 특집 컨텐츠를 생성 할 수 있습니다.

️ 이것은 실험 프로젝트입니다

설치

git clone [email protected]:xvnpw/ai-threat-modeling.git
cd ai-threat-modeling
pip install -r requirements.txt

구성

환경 변수를 사용하여 API 키를 설정하십시오. API 키가 없으면 선택한 공급자를 사용할 수 없습니다 .

 # OpenAI API key
# Optional. Only if want to use openai provider
# Get a key from https://platform.openai.com/account/api-keys
OPENAI_API_KEY

# Open Router API key
# Optional. Only if want to use openrouter provider
# Get a key from https://openrouter.ai/keys
OPENROUTER_API_KEY

용법

$ python ai-tm.py --help
usage: ai-tm.py [-h] [--provider {openai,openrouter}] [--inputs [INPUTS]] [--output [OUTPUT]] [-ai [ARCHITECTURE_INPUTS]] [-atmi [ARCHITECTURE_THREAT_MODEL_INPUT]] [--model MODEL]
                [--temperature TEMPERATURE] [-v VERBOSE] [-d DEBUG] [-usos USER_STORY_OUTPUT_SUFFIX] [-t TEMPLATE_DIR] [--review REVIEW] [--create-draft CREATE_DRAFT]
                {project,architecture,user-story}

AI featured threat modeling and security review

positional arguments:
  {project,architecture,user-story}
                        type of feature

options:
  -h , --help            show this help message and exit
  --provider {openai,openrouter}
                        provider of LLM API, default: openai
  --inputs [INPUTS]     file path or json array of paths to input files (depends on feature)
  --output [OUTPUT]     path to output file
  -a i [ARCHITECTURE_INPUTS], --architecture-inputs [ARCHITECTURE_INPUTS]
                        for user-story only: json array of paths to architecture files
  -a tmi [ARCHITECTURE_THREAT_MODEL_INPUT], --architecture-threat-model-input [ARCHITECTURE_THREAT_MODEL_INPUT]
                        for user-story only: path to architecture threat model file
  --model MODEL         type of ChatGPT model, default: gpt-4
  --temperature TEMPERATURE
                        sampling temperature for a model, default 0.2
  -v, --verbose         turn on verbose messages, default: false
  -d , --debug           turn on debug messages, default: false
  -u sos USER_STORY_OUTPUT_SUFFIX, --user-story-output-suffix USER_STORY_OUTPUT_SUFFIX
                        for user-story only: suffix that will be added to input file name to create output file, default: _SECURITY
  -t TEMPLATE_DIR, --template-dir TEMPLATE_DIR
                        path to template dir, default: ./templates
  --review              review input files using LLM, default: false
  --create-draft        create draft of input (e.g. architecture) based on files (e.g. README.md,controllers.go,swagger.yaml), default: false

Experimental. Use on your own risk

특징

프로젝트에 대한 아키텍처 설명을 검토하십시오

$ python ai-tm.py architecture --review --inputs < path_to_project > /ARCHITECTURE.md --output ARCHITECTURE_REVIEW.md --verbose
INFO:root:review of architecture started...
INFO:root:finished waiting on llm response
INFO:root:response written to file

기술 스택

• 파이썬
• LLM 툴링 : Langchain
• LLM : Openai Gpt, OpenRouter

은둔

Openai

이 프로젝트는 OpenAI API를 사용합니다. 기본적으로 귀하의 데이터는 API 데이터 사용 정책에 따라 학습에 사용되지 않습니다.

OpenAI는 API를 통해 고객이 제출 한 데이터를 사용 하여이 목적을 위해 귀하의 데이터를 명시 적으로 공유하기로 결정하지 않는 한 모델을 교육하거나 개선하지 않습니다. 데이터를 공유하기 위해 옵트 인을 사용할 수 있습니다.

오픈 루터

OpenRouter 각 모델의 설정에서 개인 정보 및 필터링을 설명합니다.