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tl; dr：galah（/ fəˈlounː/ - 发音为“ guh-laa'）是一个由LLM驱动的Web Honeypot，旨在模仿各种应用程序，并动态响应任意的HTTP请求。 Galah支持主要LLM提供商，包括OpenAI，Googleai，GCP的顶点AI，人类，Cohere和Ollama。

与传统的Web蜜饯手动模仿特定的Web应用程序或漏洞不同，Galah动态制作了相关的响应（包括HTTP标头和身体内容），以提交任何HTTP请求。 LLM生成的响应在可配置的时期内被缓存，以防止重复生成相同的请求，从而降低API成本。缓存是特定于端口的，确保为特定端口生成的响应不会在其他端口上重复使用相同的请求。

提示配置是此蜜罐中的关键。虽然您可以在配置文件中更新提示，但是维护指示LLM以以指定的JSON格式产生响应的细分至关重要。

注意： Galah是作为一个有趣的周末项目开发的，旨在探索LLM在制作HTTP消息中的功能，并且不打算用于生产。可以通过各种方法（例如网络指纹技术），根据LLM提供商和模型以及非标准响应的延长响应时间来识别蜜罐。为了防止拒绝钱包攻击，请确保在LLM API上设置使用限制。

入门

本地部署

确保您已安装了1.22多版。
根据您的LLM提供商，创建一个API密钥（例如，从此处供OpenAI和Googleai Studio为此）或设置身份验证凭据（例如，GCP Vertex AI的应用程序默认凭据）。
如果要服务HTTPS端口，请生成TLS证书。
克隆回购并安装依赖项。
如果需要，更新config.yaml文件。
构建并运行GO二进制！

% 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

在Docker中运行

确保您在本地安装了Docker CE或EE。
克隆回购并构建Docker图像。
您可以将本地目录安装到容器中以存储日志。
运行Docker容器。

% 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

示例用法

./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事件日志：

 {
  "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"
}

在此处查看更多示例。

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