galah
v1.0.0
TL; DR: Galah (/ ɡəˈlːː/-произносится «guh-laa»)-это веб-мед LLM, предназначенная для имитации различных приложений и динамически реагировать на произвольные HTTP-запросы. Galah поддерживает крупных поставщиков LLM, в том числе OpenAI, Googleai, AI Vertex AI GCP, Cohere и Ollama.
В отличие от традиционных веб -медныхпотов, которые вручную эмулируют конкретные веб -приложения или уязвимости, Гала динамически создает соответствующие ответы, в том числе заголовки HTTP и содержание тела - для любого HTTP -запроса. Ответы, полученные LLM, кэшируются в течение настраиваемого периода для предотвращения повторяющейся генерации для идентичных запросов, снижая затраты API. Кэширование является специфичным для порта, гарантируя, что ответы, сгенерированные для конкретного порта, не будут повторно использованы для одного и того же запроса на другом порту.
Конфигурация приглашения является ключом в этой Honeypot. Хотя вы можете обновить подсказку в файле конфигурации, крайне важно поддерживать сегмент, направляющий LLM для создания ответов в указанном формате JSON.
Примечание: Гала был разработан в качестве веселого проекта выходного дня для изучения возможностей LLMS в создании HTTP -сообщений и не предназначен для использования в производстве. Honeypot может быть идентифицируется с помощью различных методов, таких как методы снятия сети, длительное время отклика в зависимости от поставщика LLM и модели, а также нестандартные ответы. Чтобы защитить от отрицания атак кошелька, обязательно установите пределы использования на вашем API LLM .
config.yaml если это необходимо.% git clone [email protected]:0x4D31/galah.git
% cd galah
% go mod download
% go build -o galah ./cmd/galah
% export LLM_API_KEY=your-api-key
% ./galah --help
██████ █████ ██ █████ ██ ██
██ ██ ██ ██ ██ ██ ██ ██
██ ███ ███████ ██ ███████ ███████
██ ██ ██ ██ ██ ██ ██ ██ ██
██████ ██ ██ ███████ ██ ██ ██ ██
llm-based web honeypot // version 1.0
author: Adel " 0x4D31 " Karimi
Usage: galah --provider PROVIDER --model MODEL [--server-url SERVER-URL] [--temperature TEMPERATURE] [--api-key API-KEY] [--cloud-location CLOUD-LOCATION] [--cloud-project CLOUD-PROJECT] [--interface INTERFACE] [--config-file CONFIG-FILE] [--event-log-file EVENT-LOG-FILE] [--cache-db-file CACHE-DB-FILE] [--cache-duration CACHE-DURATION] [--log-level LOG-LEVEL]
Options:
--provider PROVIDER, -p PROVIDER
LLM provider (openai, googleai, gcp-vertex, anthropic, cohere, ollama) [env: LLM_PROVIDER]
--model MODEL, -m MODEL
LLM model (e.g. gpt-3.5-turbo-1106, gemini-1.5-pro-preview-0409) [env: LLM_MODEL]
--server-url SERVER-URL, -u SERVER-URL
LLM Server URL (required for Ollama) [env: LLM_SERVER_URL]
--temperature TEMPERATURE, -t TEMPERATURE
LLM sampling temperature (0-2). Higher values make the output more random [default: 1, env: LLM_TEMPERATURE]
--api-key API-KEY, -k API-KEY
LLM API Key [env: LLM_API_KEY]
--cloud-location CLOUD-LOCATION
LLM cloud location region (required for GCP ' s Vertex AI) [env: LLM_CLOUD_LOCATION]
--cloud-project CLOUD-PROJECT
LLM cloud project ID (required for GCP ' s Vertex AI) [env: LLM_CLOUD_PROJECT]
--interface INTERFACE, -i INTERFACE
interface to serve on
--config-file CONFIG-FILE, -c CONFIG-FILE
Path to config file [default: config/config.yaml]
--event-log-file EVENT-LOG-FILE, -o EVENT-LOG-FILE
Path to event log file [default: event_log.json]
--cache-db-file CACHE-DB-FILE, -f CACHE-DB-FILE
Path to database file for response caching [default: cache.db]
--cache-duration CACHE-DURATION, -d CACHE-DURATION
Cache duration for generated responses (in hours). Use 0 to disable caching, and -1 for unlimited caching (no expiration). [default: 24]
--log-level LOG-LEVEL, -l LOG-LEVEL
Log level (debug, info, error, fatal) [default: info]
--help, -h display this help and exit% git clone [email protected]:0x4D31/galah.git
% cd galah
% mkdir logs
% export LLM_API_KEY=your-api-key
% docker build -t galah-image .
% docker run -d --name galah-container -p 8080:8080 -v $( pwd ) /logs:/galah/logs -e LLM_API_KEY galah-image -o logs/galah.json -p openai -m gpt-3.5-turbo-1106./galah -p gcp-vertex -m gemini-1.0-pro-002 --cloud-project galah-test --cloud-location us-central1 --temperature 0.2 --cache-duration 0 % curl -i http://localhost:8080/.aws/credentials
HTTP/1.1 200 OK
Date: Sun, 26 May 2024 16:37:26 GMT
Content-Length: 116
Content-Type: text/plain; charset=utf-8
[default]
aws_access_key_id = AKIAIOSFODNN7EXAMPLE
aws_secret_access_key = wJalrXUtnFEMI/K7MDENG/bPxRfiCYEXAMPLEKEY
JSON Event Log:
{
"eventTime": "2024-05-26T18:37:26.742418+02:00",
"httpRequest": {
"body": "",
"bodySha256": "e3b0c44298fc1c149afbf4c8996fb92427ae41e4649b934ca495991b7852b855",
"headers": "User-Agent: [curl/7.71.1], Accept: [*/*]",
"headersSorted": "Accept,User-Agent",
"headersSortedSha256": "cf69e186169279bd51769f29d122b07f1f9b7e51bf119c340b66fbd2a1128bc9",
"method": "GET",
"protocolVersion": "HTTP/1.1",
"request": "/.aws/credentials",
"userAgent": "curl/7.71.1"
},
"httpResponse": {
"headers": {
"Content-Length": "127",
"Content-Type": "text/plain"
},
"body": "[default]naws_access_key_id = AKIAIOSFODNN7EXAMPLEnaws_secret_access_key = wJalrXUtnFEMI/K7MDENG/bPxRfiCYEXAMPLEKEYn"
},
"level": "info",
"llm": {
"model": "gemini-1.0-pro-002",
"provider": "gcp-vertex",
"temperature": 0.2
},
"msg": "successfulResponse",
"port": "8080",
"sensorName": "mbp.local",
"srcHost": "localhost",
"srcIP": "::1",
"srcPort": "51725",
"tags": null,
"time": "2024-05-26T18:37:26.742447+02:00"
}
Смотрите больше примеров здесь.
