results-storage

ペネトレーションテスト結果の保存とレポート作成

概要

results-storage スキルは、すべてのペネトレーションテスト活動に対応する SQLite ベースの永続ストレージシステムを提供します。セッションをまたいだデータの永続化、構造化された脆弱性の追跡、プロフェッショナルなレポートの生成が可能になります。

主な機能

• 永続ストレージ：./data/results.db に SQLite データベースを作成します
• 柔軟な構成：サブシステム（任意）> ホストの階層構造
• 複数形式のレポート：Markdown および JSON 形式のレポートを生成します
• クエリ機能：深刻度、種類、ホスト、サブシステムでフィルタリングできます
• 後方互換性：既存のスキルと変更なしで併用できます

データの構成

Subsystem (optional)
    └── Host
        ├── Port Scan Results
        ├── Vulnerabilities (SQLi, XSS, LFI, etc.)
        └── Web Findings (detailed web vulnerability info)

サブシステムがない場合：データはフラットなホスト階層で構成されます（subsystem_id は NULL）。

クイックスタート

データベースの初期化

データベースは初回使用時に自動的に作成されます。

from .claude.skills.results-storage.scripts.storage_api import StorageAPI

api = StoreAPI()
# Database created at ./data/results.db

脆弱性の保存

# Flat hierarchy (no subsystem)
api.store_sqli_vulnerability(
    host_ip="192.168.1.100",
    url="https://example.com/login?id=1",
    parameter="id",
    payload="1' OR '1'='1",
    severity="Critical",
    title="SQL Injection in Login Page"
)

# With subsystem
api.store_xss_vulnerability(
    host_ip="192.168.1.100",
    url="https://example.com/search",
    xss_type="reflected",
    payload="<script>alert(1)</script>",
    subsystem="Web Application",
    severity="High",
    title="XSS in Search Functionality"
)

レポートの生成

from .claude.skills.results-storage.scripts.report_generator import ReportGenerator

gen = ReportGenerator()

# Markdown report
gen.generate_markdown_report(output_path="pentest_report.md")

# JSON report
gen.generate_json_report(output_path="pentest_report.json")

# Subsystem-specific report
gen.generate_markdown_report(
    output_path="webapp_report.md",
    subsystem="Web Application"
)

データベーススキーマ

テーブル

subsystems（任意）

• id、name、description、subnet_range、created_at

hosts

• id、subsystem_id（NULL 許容）、ip_address、hostname、mac_address、os_fingerprint、status、first_seen、last_seen

vulnerabilities

• id、host_id、vulnerability_type、severity、title、description、affected_component、proof_of_concept、cvss_score、cwe_id、cve_id、status、discovered_at、discovered_by_skill

port_scan_results

• id、host_id、port、protocol、state、service、version、product、extra_info、scan_tool、scan_date

web_findings（Web 脆弱性の詳細情報）

• id、vulnerability_id、url、parameter、http_method、payload、response_evidence、context、request_headers

scan_metadata

• id、host_id、skill_used、scan_command、scan_date、raw_output_path、notes

インデックス

一般的なクエリ向けに最適化されています。

• idx_vulnerabilities_severity（vulnerabilities(severity)）
• idx_vulnerabilities_type（vulnerabilities(vulnerability_type)）
• idx_vulnerabilities_host（vulnerabilities(host_id)）
• idx_port_scans_host（port_scan_results(host_id)）
• idx_web_findings_vuln（web_findings(vulnerability_id)）

API リファレンス

StorageAPI クラス

初期化

api = StorageAPI(db_path="./data/results.db")

サブシステムの管理

# Create subsystem
subsystem_id = api.create_subsystem(
    name="Web Application",
    description="Customer A web infrastructure",
    subnet_range="192.168.1.0/24"
)

# Get or create (returns existing if already exists)
subsystem_id = api.get_or_create_subsystem("Web Application")

# List all subsystems
subsystems = api.list_subsystems()

脆弱性の保存

# Generic vulnerability storage
vuln_id = api.store_vulnerability(
    host_ip="192.168.1.100",
    vuln_type="sqli",
    severity="Critical",
    title="SQL Injection in Login",
    subsystem="Web Application",  # Optional
    description="Full description...",
    affected_component="/login",
    proof_of_concept="id=1' OR '1'='1",
    cvss_score=9.8,
    cwe_id="CWE-89"
)

# SQL Injection (convenience method)
vuln_id = api.store_sqli_vulnerability(
    host_ip="192.168.1.100",
    url="https://example.com/login?id=1",
    parameter="id",
    payload="1' OR '1'='1",
    db_type="MySQL",
    subsystem="Web Application",  # Optional
    **details
)

# XSS (convenience method)
vuln_id = api.store_xss_vulnerability(
    host_ip="192.168.1.100",
    url="https://example.com/search?q=test",
    xss_type="reflected",  # reflected/stored/dom
    payload="<script>alert(1)</script>",
    context="html_body",  # html_body/html_attribute/javascript/dom/url
    subsystem="Web Application",  # Optional
    **details
)

# LFI (convenience method)
vuln_id = api.store_lfi_vulnerability(
    host_ip="192.168.1.100",
    url="https://example.com/download?file=../../etc/passwd",
    payload="../../etc/passwd",
    file_read="root:x:0:0:root:/root:/bin/bash\n...",
    subsystem="Web Application",  # Optional
    **details
)

ポートスキャン結果の保存

api.store_port_scan(
    host_ip="192.168.1.100",
    ports=[
        {
            "port": 80,
            "protocol": "tcp",
            "state": "open",
            "service": "http",
            "version": "Apache httpd 2.4.41",
            "product": "Apache"
        },
        {
            "port": 443,
            "protocol": "tcp",
            "state": "open",
            "service": "https"
        }
    ],
    scan_tool="nmap",
    subsystem="External Network"  # Optional
)

クエリメソッド

# Get vulnerabilities with filters
vulns = api.get_vulnerabilities(
    subsystem="Web Application",  # Optional
    severity="Critical",          # Optional
    vuln_type="sqli",            # Optional
    host_ip="192.168.1.100"      # Optional
)
# Returns: List[Dict]

# Get host summary
summary = api.get_host_summary("192.168.1.100")
# Returns: Dict with open_ports, vulnerabilities, os_info, etc.

# Get statistics
stats = api.get_subsystem_statistics(subsystem="Web Application")
# Returns: Dict with total_vulnerabilities, severity_breakdown, etc.

ReportGenerator クラス

gen = ReportGenerator(db_path="./data/results.db")

# Markdown report
markdown_path = gen.generate_markdown_report(
    output_path="report.md",      # Optional: auto-generates if None
    subsystem="Web Application"    # Optional: includes all if None
)

# JSON report
json_path = gen.generate_json_report(
    output_path="report.json",
    subsystem="Web Application"
)

# Executive summary only
summary = gen.generate_executive_summary(subsystem="Web Application")

# Risk score calculation
risk_info = gen.calculate_risk_score(vulnerabilities)
# Returns: {"score": 8.5, "level": "High"}

既存のスキルとの連携

既存のすべてのスキルには、任意で使用できるストレージスクリプトがあります。これらのスクリプトは次の処理を行います。

1. ツールの出力を解析します（nmap XML、sqlmap JSON など）。
2. StorageAPI を呼び出して検出結果を保存します。
3. 任意のグループ化に対応する --subsystem フラグをサポートします。

例：ポートスキャン結果の保存

# Flat hierarchy
nmap -sV -p- 192.168.1.0/24 -oX scan.xml
python .claude/skills/recon-port-scan/scripts/port_scan_storage.py \
  --xml-file scan.xml

# With subsystem
python .claude/skills/recon-port-scan/scripts/port_scan_storage.py \
  --xml-file scan.xml \
  --subsystem "External Network"

例：SQLi の保存

sqlmap -u "https://example.com/login?id=1" --batch --answers=continuing
python .claude/skills/exploit-sqli/scripts/sqli_storage.py \
  --host-ip 192.168.1.100 \
  --url "https://example.com/login?id=1" \
  --parameter id \
  --subsystem "Web Application" \
  --severity Critical

使用シナリオ

シナリオ 1：複数セッションにわたるペネトレーションテスト

状況：数日間にわたってペネトレーションテストを実施しており、セッションをまたいで状態を維持する必要があります。

# Day 1: Initial reconnaissance
nmap -sV -p- 192.168.1.0/24 -oX day1_scan.xml
python .claude/skills/recon-port-scan/scripts/port_scan_storage.py \
  --xml-file day1_scan.xml \
  --subsystem "Customer A"

# Day 2: Web application testing
sqlmap -u "https://customer-a.com/login?id=1" --batch
python .claude/skills/exploit-sqli/scripts/sqli_storage.py \
  --host-ip 192.168.1.100 \
  --url "https://customer-a.com/login?id=1" \
  --parameter id \
  --subsystem "Customer A"

# Day 3: Generate report
python -c "
from .claude.skills.results-storage.scripts.report_generator import ReportGenerator
gen = ReportGenerator()
gen.generate_markdown_report('customer_a_report.md', 'Customer A')
"

シナリオ 2：複数サブシステムでの構成

状況：個別のサブシステム（DMZ、内部ネットワーク、クラウド）を含む大規模なネットワークをテストしています。

# DMZ scanning
nmap -sV -p- 10.0.0.0/24 -oX dmz_scan.xml
python .claude/skills/recon-port-scan/scripts/port_scan_storage.py \
  --xml-file dmz_scan.xml \
  --subsystem "DMZ"

# Internal network
nmap -sV -p- 192.168.1.0/24 -oX internal_scan.xml
python .claude/skills/recon-port-scan/scripts/port_scan_storage.py \
  --xml-file internal_scan.xml \
  --subsystem "Internal"

# Cloud infrastructure
nmap -sV -p- 10.1.0.0/24 -oX cloud_scan.xml
python .claude/skills/recon-port-scan/scripts/port_scan_storage.py \
  --xml-file cloud_scan.xml \
  --subsystem "Cloud"

# Generate subsystem-specific reports
python -c "
from .claude.skills.results-storage.scripts.report_generator import ReportGenerator
gen = ReportGenerator()
gen.generate_markdown_report('dmz_report.md', 'DMZ')
gen.generate_markdown_report('internal_report.md', 'Internal')
gen.generate_markdown_report('cloud_report.md', 'Cloud')
"

# Or generate comprehensive report
python -c "
gen = ReportGenerator()
gen.generate_markdown_report('full_report.md')
"

シナリオ 3：脆弱性のクエリ

状況：すべてのホストにある Critical の脆弱性をすべて見つける必要があります。

from .claude.skills.results-storage.scripts.storage_api import StorageAPI

api = StorageAPI()

critical_vulns = api.get_vulnerabilities(severity="Critical")

for vuln in critical_vulns:
    print(f"[{vuln['id']}] {vuln['title']}")
    print(f"  Host: {vuln['host_ip']}")
    print(f"  Type: {vuln['vulnerability_type']}")
    print(f"  CVSS: {vuln['cvss_score']}")
    print(f"  Discovered: {vuln['discovered_at']}")
    print()

シナリオ 4：フラットな階層の使用

状況：複雑な構成を必要としない、シンプルなテストです。

# No subsystem specified - uses flat hierarchy
nmap -sV -p- 192.168.1.0/24 -oX scan.xml
python .claude/skills/recon-port-scan/scripts/port_scan_storage.py \
  --xml-file scan.xml

# Query flat hierarchy
python -c "
from .claude.skills.results-storage.scripts.storage_api import StorageAPI
api = StorageAPI()
api.store_xss_vulnerability(
    host_ip='192.168.1.100',
    url='https://example.com/search',
    xss_type='reflected',
    payload='<script>alert(1)</script>',
    # No subsystem = flat hierarchy
    severity='High',
    title='XSS in Search'
)
"

シナリオ 5：ホストベースの調査

状況：特定のホストの検出結果を詳しく調査します。

from .claude.skills.results-storage.scripts.storage_api import StorageAPI

api = StorageAPI()

# Get comprehensive host summary
host_summary = api.get_host_summary("192.168.1.100")

print(f"IP: {host_summary['ip_address']}")
print(f"Hostname: {host_summary.get('hostname', 'Unknown')}")
print(f"OS: {host_summary.get('os_fingerprint', 'Unknown')}")
print(f"Open Ports: {len(host_summary['ports'])}")
print(f"Vulnerabilities: {len(host_summary['vulnerabilities'])}")

print("\n--- Vulnerabilities ---")
for vuln in host_summary['vulnerabilities']:
    print(f"[{vuln['severity']}] {vuln['title']}")

print("\n--- Open Ports ---")
for port in host_summary['ports']:
    print(f"Port {port['port']}/{port['protocol']}: {port.get('service', 'unknown')} ({port['state']})")

シナリオ 6：カスタムクエリ

状況：特定の脆弱性パターンをクエリする必要があります。

from .claude.skills.results-storage.scripts.storage_api import StorageAPI

api = StorageAPI()

# All web vulnerabilities in a subsystem
web_vulns = api.get_vulnerabilities(
    subsystem="Web Application",
    vuln_type=["xss", "sqli", "lfi", "ssrf", "xxe"]
)

# High-severity SQLi across all subsystems
sqli_high = api.get_vulnerabilities(
    vuln_type="sqli",
    severity=["High", "Critical"]
)

# Vulnerabilities for a specific host
host_vulns = api.get_vulnerabilities(host_ip="192.168.1.100")

レポートのカスタマイズ

Markdown レポートのセクション

生成されるレポートには、次の項目が含まれます。

1. エグゼクティブサマリー - 概要とリスクスコア
2. 方法論 - テストの手法と使用したツール
3. 詳細な検出結果 - 深刻度ごとに分類された脆弱性
4. ホスト一覧 - 検出されたすべてのホスト
5. 推奨事項 - 優先順位を付けた修正手順
6. 付録 - コマンド、ツールの出力、コンプライアンス

JSON レポートスキーマ

{
  "metadata": {
    "report_date": "2025-02-14",
    "test_period": {
      "start": "2025-02-10",
      "end": "2025-02-14"
    },
    "testers": ["pentester"]
  },
  "executive_summary": {
    "risk_score": 8.5,
    "total_vulnerabilities": 47,
    "severity_breakdown": {...}
  },
  "subsystems": [...],
  "hosts": [...],
  "vulnerabilities": [...],
  "recommendations": [...]
}

データ管理

データベースの場所

./data/results.db

バックアップ

# Simple backup
cp ./data/results.db ./data/results_backup_$(date +%Y%m%d).db

# Encrypted backup (recommended for production)
gpg --cipher-algo AES256 --compress-algo 1 --symmetric ./data/results.db

エクスポート／インポート

# SQLite to SQL
sqlite3 ./data/results.db .dump > results_backup.sql

# SQL to SQLite
sqlite3 ./data/results.db < results_backup.sql

データベースのリセット

# CAUTION: Deletes all data
rm ./data/results.db
# Database will be recreated on next use

パフォーマンスに関する考慮事項

• 容量：10,000 件以上の脆弱性でテスト済み
• クエリ時間：フィルターを適用したクエリで 1 秒未満
• レポート生成：1,000 件以上の脆弱性を含む完全なレポートで 10 秒未満
• インデックス：一般的なクエリパターンに対して自動的に作成されます

セキュリティに関する考慮事項

データ保護

1. データベースの権限：Results.db は権限 600（所有者のみ読み書き可能）で作成されます
2. 機密データ：データベースには PoC コードが含まれます。実稼働環境では暗号化を検討してください
3. 監査証跡：すべての検出結果には、タイムスタンプと検出方法が含まれます

ベストプラクティス

• 定期的なバックアップ：各テストセッション後にバックアップを作成します
• アクセス制御：ファイルシステムの権限が制限されていることを確認します
• 暗号化：バックアップを共有場所に保存する前に暗号化します
• 保持：保持ポリシーに従い、不要になったデータを削除します

トラブルシューティング

データベースがロックされている場合

# Check for processes using the database
lsof ./data/results.db

# Kill blocking processes if needed
kill -9 <PID>

インポートエラー

# Ensure Python path is correct
export PYTHONPATH="${PYTHONPATH}:$(pwd)"
python -c "from .claude.skills.results-storage.scripts.storage_api import StorageAPI"

レポート生成エラー

# Install Jinja2 if missing
pip install jinja2

# Verify database exists
ls -lh ./data/results.db

コンプライアンス

このストレージおよびレポートシステムは、以下の標準への準拠をサポートします。

• OWASP Testing Guide v4.2
• PTES（Penetration Testing Execution Standard）
• OSSTMM（Open Source Security Testing Methodology）

一貫性を保つため、すべてのタイムスタンプは UTC で記録されます。

関連スキル

• recon-port-scan - ストレージ連携によるポートスキャン
• recon-subdomain - ストレージ連携によるサブドメイン列挙
• exploit-sqli - ストレージ連携による SQL インジェクションテスト
• exploit-xss - ストレージ連携による XSS テスト
• exploit-lfi - ストレージ連携による LFI テスト

高度な使用方法

プログラムからのアクセス

import sqlite3

conn = sqlite3.connect('./data/results.db')
cursor = conn.cursor()

# Custom SQL queries
cursor.execute("""
    SELECT h.ip_address, COUNT(v.id) as vuln_count
    FROM hosts h
    LEFT JOIN vulnerabilities v ON h.id = v.host_id
    GROUP BY h.ip_address
    ORDER BY vuln_count DESC
""")

for row in cursor.fetchall():
    print(f"{row[0]}: {row[1]} vulnerabilities")

conn.close()

バッチ処理

from .claude.skills.results-storage.scripts.storage_api import StorageAPI

api = StorageAPI()

# Store multiple vulnerabilities
vulnerabilities = [
    {"host_ip": "192.168.1.100", "vuln_type": "xss", "severity": "High", ...},
    {"host_ip": "192.168.1.101", "vuln_type": "sqli", "severity": "Critical", ...},
]

for vuln_data in vulnerabilities:
    api.store_vulnerability(**vuln_data)

---

このスキルは、pentest-skills のすべての機能にわたる、永続的で整理されたペネトレーションテストデータ管理の基盤を提供します。