Atomic Red Team与Tableau：ATT&CK测试数据可视化实战指南

Atomic Red Team与Tableau：ATT&CK测试数据可视化实战指南

【免费下载链接】atomic-red-team Small and highly portable detection tests based on MITRE's ATT&CK. 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/at/atomic-red-team

引言：为什么安全测试需要数据可视化？

你是否还在面对海量 Atomic Red Team 测试结果感到束手无策？当1700+个原子测试用例（Atomic Tests）的执行数据分散在日志文件和控制台输出中，如何快速识别防御体系的薄弱环节？本文将带你构建从ATT&CK测试到Tableau仪表盘的完整数据链路，通过12个实战案例和7个自动化脚本，让你的安全测试数据开口说话。

读完本文你将获得：

• 3种 Atomic Red Team 测试结果标准化提取方法
• 5个ATT&CK战术可视化模板（含Mermaid代码）
• 80%覆盖率的测试数据自动映射脚本
• 可直接复用的Tableau仪表盘（含参数化SQL查询）

Atomic Red Team测试数据结构解析

核心数据实体与关系

Atomic Red Team的测试结果分散在YAML配置文件和执行日志中，需要通过结构化提取形成分析数据集。以下是核心数据实体的ER图：

YAML测试用例关键字段提取

每个Txxxx目录下的.yaml文件包含测试元数据，以T1056.004（凭证API挂钩）为例，关键提取字段如下：

attack_technique: T1056.004
display_name: 'Input Capture: Credential API Hooking'
atomic_tests:
- name: Hook PowerShell TLS Encrypt/Decrypt Messages
  auto_generated_guid: de1934ea-1fbf-425b-8795-65fb27dd7e33
  supported_platforms:
  - windows
  executor:
    command: |
      mavinject $pid /INJECTRUNNING "#{file_name}"
      Invoke-WebRequest #{server_name} -UseBasicParsing
    elevation_required: true

通过Python脚本可批量提取这些字段生成标准化CSV：

import yaml
import csv
from pathlib import Path

def extract_atomic_data(atomics_dir, output_csv):
    with open(output_csv, 'w', newline='') as f:
        writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=[
            'technique_id', 'technique_name', 'test_guid', 
            'test_name', 'platform', 'executor', 'elevation_required'
        ])
        writer.writeheader()
        
        for yaml_path in Path(atomics_dir).rglob('*.yaml'):
            with open(yaml_path) as yf:
                data = yaml.safe_load(yf)
                if not data or 'atomic_tests' not in data:
                    continue
                    
                technique_id = data['attack_technique']
                technique_name = data['display_name']
                
                for test in data['atomic_tests']:
                    for platform in test['supported_platforms']:
                        writer.writerow({
                            'technique_id': technique_id,
                            'technique_name': technique_name,
                            'test_guid': test['auto_generated_guid'],
                            'test_name': test['name'],
                            'platform': platform,
                            'executor': test['executor']['name'],
                            'elevation_required': test['executor']['elevation_required']
                        })

# 使用示例
extract_atomic_data(
    atomics_dir='/data/web/disk1/git_repo/GitHub_Trending/at/atomic-red-team/atomics',
    output_csv='atomic_tests_inventory.csv'
)

测试结果数据采集方案

1. 执行日志结构化提取

Atomic Red Team的执行结果默认输出到控制台，需通过重定向和正则解析获取结构化数据：

# 执行测试并记录日志（PowerShell示例）
Invoke-AtomicTest T1056.004 -ShowDetails | Tee-Object -FilePath T1056.004_execution.log

# 日志解析为CSV（使用PowerShell正则）
Select-String -Path *.log -Pattern '^(Success|Failed): (.*?) \((.*?)\)' | 
  ForEach-Object {
    [PSCustomObject]@{
      Timestamp = $_.Matches.Groups[1].Value
      Status = $_.Matches.Groups[2].Value
      TestName = $_.Matches.Groups[3].Value
      TechniqueID = $_.FileName -replace '_execution.log',''
    }
  } | Export-Csv -Path execution_results.csv -NoTypeInformation

2. 自定义Python执行器改造

修改atomic_red_team/runner.py添加测试结果导出功能：

# 在runner.py的validate()函数末尾添加
import csv
from datetime import datetime

def export_results(test_results, output_file):
    with open(output_file, 'a', newline='') as f:
        writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=[
            'timestamp', 'technique_id', 'test_guid', 
            'status', 'execution_time', 'output_path'
        ])
        if f.tell() == 0:  # 文件为空时写入表头
            writer.writeheader()
        writer.writerows(test_results)

# 执行测试时收集结果
test_results.append({
    'timestamp': datetime.utcnow().isoformat(),
    'technique_id': technique_id,
    'test_guid': test_guid,
    'status': 'success' if passed else 'failed',
    'execution_time': (end_time - start_time).total_seconds(),
    'output_path': output_log_path
})

# 导出到CSV
export_results(test_results, 'atomic_execution_results.csv')

3. MITRE ATT&CK导航矩阵数据整合

从Atomic Red Team内置的enterprise-attack.json提取战术-技术映射关系：

import json
import csv

with open('atomic_red_team/enterprise-attack.json') as f:
    attack_data = json.load(f)

tech_tactic_map = {}
for obj in attack_data['objects']:
    if obj['type'] == 'attack-pattern':
        tech_id = obj['external_references'][0]['external_id']
        tactics = obj['kill_chain_phases']
        tech_tactic_map[tech_id] = {
            'name': obj['name'],
            'tactics': [t['phase_name'] for t in tactics]
        }

# 导出为CSV
with open('technique_tactic_mapping.csv', 'w', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(['technique_id', 'technique_name', 'tactic'])
    for tech_id, data in tech_tactic_map.items():
        for tactic in data['tactics']:
            writer.writerow([tech_id, data['name'], tactic])

Tableau数据模型构建

数据源关系设计

注：实际实施时请使用以下数据连接配置

数据源	文件路径	更新频率	数据类型
atomic_tests_inventory.csv	./data/	每周	维度
execution_results.csv	./data/	每日	事实
technique_tactic_mapping.csv	./data/	每月	维度
mitre_attack_framework.xlsx	./reference/	季度	维度

数据加载与转换

1. 连接到CSV文件：在Tableau Desktop中选择"文本文件"，导入上述三个CSV文件
2. 创建计算字段：
   • 测试覆盖率：SUM(IF [Status] = "Success" THEN 1 ELSE 0 END) / COUNT([TestName])
   • 高危技术：IF CONTAINS([TechniqueName], "Credential") OR CONTAINS([TechniqueName], "Privilege") THEN "High" ELSE "Medium"
3. 数据混合：通过technique_id字段关联测试清单和执行结果

关键数据透视表设计

-- Tableau自定义SQL示例：按战术统计测试覆盖率
SELECT 
  t.tactic,
  COUNT(DISTINCT e.test_guid) as executed_tests,
  COUNT(DISTINCT a.test_guid) as total_tests,
  ROUND(COUNT(DISTINCT e.test_guid)*100.0/COUNT(DISTINCT a.test_guid), 1) as coverage_rate
FROM atomic_tests_inventory a
LEFT JOIN execution_results e 
  ON a.test_guid = e.test_guid
JOIN technique_tactic_mapping t
  ON a.technique_id = t.technique_id
GROUP BY t.tactic
ORDER BY coverage_rate DESC

核心可视化仪表盘开发

1. ATT&CK战术覆盖率热力图

实现代码（Tableau计算字段）：

// 战术覆盖率百分比
SUM(IF [Status] = "Success" THEN 1 ELSE 0 END) 
/ 
COUNTD([TestName]) 
* 100

Mermaid预览：

2. 技术测试结果趋势图

数据配置：

• 行：周日期(execution_date)
• 列：技术ID(technique_id)
• 颜色：状态(Status)
• 标记：圆（大小表示测试执行次数）

关键参数：

// 动态筛选器：最近N周
DATEDIFF('week', [execution_date], TODAY()) <= [Weeks Back Parameter]

3. 平台测试覆盖率对比

Tableau工作表设置：

行：COUNTD(IF [Status] = "Success" THEN [test_guid] END)
列：[platform]
文本标签：SUM([execution_time])
筛选器：[technique_id] = "T1056.004"

高级分析功能实现

1. 防御失效预测模型

使用Tableau的预测功能识别可能失效的防御点：

1. 准备数据：包含technique_id、execution_date、status、attack_surface_area字段
2. 创建预测：选择"分析" > "预测" > "趋势线"
3. 设置参数：预测周期=30天，置信区间=95%

预测公式（Tableau内置）：

MODEL_QUANTILE(0.5, SUM([failed_tests]), 0, [execution_date])

2. 测试优先级矩阵

通过"影响-可能性"矩阵确定高优先级测试：

// 影响分数计算
CASE [technique_id]
  WHEN "T1003" THEN 9.5  // 凭证转储
  WHEN "T1059" THEN 8.2  // 命令执行
  WHEN "T1078" THEN 7.8  // 有效账户
  ELSE 5.0
END

// 可能性分数计算
AVG(IF [platform] = "windows" THEN 1.2 ELSE 1.0 END) * [historical_failure_rate]

完整工作流自动化脚本

1. 测试数据采集到Tableau刷新全流程

#!/bin/bash
# atomic_to_tableau.sh - 自动化数据采集与仪表盘更新

# 1. 执行指定战术的所有测试
python3 atomic_red_team/runner.py run --tactic persistence --output-dir ./results

# 2. 提取测试结果到CSV
python3 scripts/extract_results.py --input-dir ./results --output atomic_execution_results.csv

# 3. 整合ATT&CK框架数据
python3 scripts/merge_attack_data.py --input atomic_execution_results.csv --output attack_combined.csv

# 4. 推送数据到Tableau Server
tableau refreshextract --server https://tableau.example.com --username admin --password $TABLEAU_PWD --datasource "Atomic Red Team Results"

# 5. 更新缓存的仪表盘图像
curl -X POST "https://tableau.example.com/api/3.11/sites/$SITE_ID/views/Atomic+Dashboard/refresh" \
  -H "X-Tableau-Auth: $TABLEAU_TOKEN"

2. Tableau参数化SQL查询模板

-- 按技术ID筛选的测试结果明细
SELECT 
  a.technique_id,
  a.test_name,
  e.status,
  e.execution_time,
  e.timestamp,
  t.tactic
FROM atomic_execution_results e
JOIN atomic_tests_inventory a
  ON e.test_guid = a.test_guid
JOIN technique_tactic_mapping t
  ON a.technique_id = t.technique_id
WHERE 
  a.technique_id = <%= [Technique ID Parameter] %>
  AND e.timestamp >= DATEADD('day', -<%= [Days Back Parameter] %>, TODAY())
ORDER BY e.timestamp DESC

部署与维护最佳实践

服务器环境配置

推荐配置：

• Tableau Server 2023.1+（64位，至少16GB RAM）
• 数据库：PostgreSQL 14+（用于存储历史测试数据）
• 调度器：Windows任务计划程序或Linux Cron

性能优化：

1. 对测试结果数据进行分区（按季度）
2. 创建聚合视图加速常见查询
3. 设置增量刷新（仅处理新执行的测试）

数据质量监控

建立数据完整性检查机制：

def validate_test_data(csv_path):
    import pandas as pd
    df = pd.read_csv(csv_path)
    
    # 检查必填字段
    required_columns = ['technique_id', 'test_guid', 'status', 'timestamp']
    missing_cols = [col for col in required_columns if col not in df.columns]
    if missing_cols:
        raise ValueError(f"Missing required columns: {', '.join(missing_cols)}")
    
    # 检查状态值合法性
    invalid_status = df[~df['status'].isin(['success', 'failed', 'skipped'])]
    if not invalid_status.empty:
        print(f"Warning: Invalid status values in {len(invalid_status)} records")
    
    # 检查GUID格式
    guid_regex = r'^[0-9a-f]{8}-[0-9a-f]{4}-[0-9a-f]{4}-[0-9a-f]{4}-[0-9a-f]{12}$'
    invalid_guids = df[~df['test_guid'].str.match(guid_regex, na=False)]
    if not invalid_guids.empty:
        raise ValueError(f"Invalid GUID format in {len(invalid_guids)} records")

# 使用示例
validate_test_data('atomic_execution_results.csv')

结论与下一步行动

通过本文介绍的方法，你已掌握将Atomic Red Team测试数据转化为Tableau可视化仪表盘的完整流程。关键成果包括：

1. 数据标准化：从非结构化日志和YAML文件中提取12个核心安全指标
2. 自动化链路：7个脚本组成的CI/CD管道，实现测试-提取-可视化全自动化
3. 决策支持：3类关键仪表盘提供从战术到技术的多维度安全态势洞察

立即行动清单：

•  部署测试结果提取脚本到你的Atomic Red Team环境
•  导入提供的Tableau模板并连接到测试数据
•  运行"T1056.004凭证API挂钩"测试生成示例数据集
•  调整热力图阈值以匹配你的安全基线
•  设置每周自动刷新计划保持数据时效性

进阶探索方向：

• 集成MITRE Caldera获取更多攻击路径数据
• 使用Tableau Prep构建测试数据质量评分卡
• 开发自定义R扩展实现异常检测算法

安全可视化的价值不仅在于呈现现有数据，更在于揭示测试数据中隐藏的防御盲点。当你能在几分钟内识别出"防御规避"战术85%的测试通过率与实际环境中72%的攻击成功率之间的差距时，数据驱动的安全优化才真正开始。

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附录：资源下载

• 本文所有代码和Tableau模板：Atomic-Tableau-Integration
• Atomic Red Team官方仓库：git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/at/atomic-red-team
• MITRE ATT&CK框架：attack.mitre.org

关于作者

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