Pandora Shield è un laboratorio vulnerable-by-design (spin-off di TeleExpert AR) che simula il terminale operativo di una clinica supportato da un'Intelligenza Artificiale (Pandora) per l'analisi dei referti.
L'obiettivo è dimostrare empiricamente l'intero ciclo di vita di un attacco informatico (Red Teaming) e la relativa mitigazione (Blue Teaming), esplorando l'intersezione tra vulnerabilità web tradizionali e le nuove superfici d'attacco dei Large Language Models (LLM).
Questo laboratorio permette di esplorare, sfruttare e mitigare le seguenti criticità:
- SQL Injection (SQLi): Bypass dell'autenticazione tramite iniezione booleana nel portale di login.
- Stored DOM-XSS: Esecuzione persistente di codice client-side tramite vulnerabilità web ibrida.
- OWASP LLM02: Inquinamento del database via Direct Prompt Injection e Insecure Output Handling.
- Evasione Payload: Bypass dell'interferenza semantica (allucinazioni AI) tramite offuscamento in Base64.
- Session Hijacking & Data Breach: Furto dei token ed esfiltrazione silente dei dati sanitari via API REST.
- Blue Teaming (IPS): Blocco dinamico delle minacce via
iptablestramite analisi log in tempo reale. - SSH Brute Force: Sfruttamento della mancanza di Rate Limiting infrastrutturale tramite Hydra.
L'infrastruttura è suddivisa in 3 componenti:
Ubuntu (server ospedaliero): ospita l'infrastruttura Pandora Shield e i container Docker.
MacOS/Windows (vittima): simula il medico che accede alla dashboard per consultare le diagnosi.
Kali Linux (attaccante): postazione da cui vengono effettuati gli attacchi.
L'infrastruttura è containerizzata e isolata per garantire una riproducibilità sicura dei test.
- Frontend: HTML5, CSS3, Vanilla JavaScript.
- Backend: Node.js con framework Express.
- Database: SQLite3 (Serverless, ideale per ambienti di test).
- Motore AI: Ollama (Modello:
phi3:latest). - Infrastruttura di Rete: Nginx (Reverse Proxy) e Docker Compose.
L'intero ambiente è gestito tramite Docker Compose, che orchestra il server Node.js, il motore AI e il reverse proxy.
- Docker installato sulla macchina host.
- Docker Compose installato.
- Almeno 8GB di RAM (necessari per far girare fluidamente il modello LLM in locale).
1. Clona il repository
git clone <link_repo>
cd pandora-shield2. Avvia l'infrastruttura (nel folder del progetto)
sudo systemctl start docker
docker compose up --build -dL'applicazione sarà accessibile all'indirizzo https://localhost della macchina che ospita il server (è necessario accettare il certificato auto-firmato generato per l'ambiente di test).
Per abilitare il rilevamento e il blocco automatico degli attacchi, è necessario avviare l'Intrusion Prevention System (IPS) customizzato sull'host Ubuntu.
1. Pulizia della Baseline (Opzionale ma consigliata prima dei test) Svuota i log per evitare rumore di fondo durante l'analisi:
sudo truncate -s 0 /var/log/access.log
sudo truncate -s 0 /var/log/error.log
sudo truncate -s 0 /var/log/auth.logIn alternativa, puoi aprire i file di log direttamente nel tuo editor, cancellare il testo e salvare.
Attenzione: questa operazione deve essere eseguita a container Docker rigorosamente spenti
2. Avvio script di difesa
sudo python3 pandora_hids.pyIl repository include i file necessari per testare le difese direttamente da una macchina attaccante (es. Kali Linux):
- Listener HTTPS: Nella cartella
/kaliè presente lo scriptlistener.pye i certificati auto-firmati per intercettare il token di sessione aggirando la Mixed Content Policy. - Wordlist per Brute Force: Il file
passwords.txtpre-compilato (sempre presente nella cartella/kali) permette di validare l'attacco SSH (Hydra) contro l'host fisico e testare la risposta dell'IPS in/var/log/auth.log.
Questo progetto è stato sviluppato esclusivamente per scopi educativi e accademici. L'applicazione contiene vulnerabilità intenzionali e critiche (SQLi, XSS, configurazioni insicure). NON esporre mai questo container su una rete pubblica o su server in produzione. L'autore non si assume alcuna responsabilità per l'uso improprio delle tecniche qui documentate.