AIMap: AI Endpoint Discovery & Testing
AIMap: AI Endpoint Discovery & Testing

Server Ollama, endpoint MCP, dan inference proxy yang menghadap publik makin banyak bermunculan — sering kali tanpa autentikasi atau rate limit sama sekali. Bishop Fox, firma offensive security ternama, merilis AIMap untuk memetakan eksposur ini secara sistematis: menemukan, fingerprinting, scoring risiko, dan (kalau diizinkan) langsung menjalankan attack test terhadap endpoint yang ditemukan.
1. Architecture & Scanning Pipeline
AIMap dibangun sebagai aplikasi full-stack (backend Python/FastAPI + frontend, dengan MongoDB sebagai storage dan Redis opsional) yang dijalankan via Docker Compose. Cara kerjanya dipecah jadi lima fungsi utama, berurutan dari recon pasif sampai active testing.
[PIPELINE : 5 FUNGSI UTAMA]
1. Discover — Query Shodan-indexed data lewat 32+ curated search query yang dituning khusus buat signature AI/ML (Censys bisa ditambah sebagai source tambahan).
2. Fingerprint — Probing tiap endpoint dengan Nuclei templates + live HTTP check buat identifikasi protokol, framework, status auth, tools, model, dan system prompt.
3. Score — Tiap endpoint dapat risk rating berdasarkan kombinasi protokol, exposure level, dan auth status.
4. Visualize — Hasil ditampilkan di 3D globe visualization, bisa difilter per protokol, risk level, dan lokasi geografis.
5. Test — Active attack module (opt-in + konfirmasi target eksplisit) buat protocol-specific test terhadap target yang sudah terotorisasi.
Auth fingerprinting — bedanya 200 vs 401/403:
Salah satu insight kunci dari developer AIMap (Aashiq Ramachandran, Bishop Fox): perbedaan status code di endpoint sensitif kayak /v1/models punya makna operasional yang besar buat triage.
| Response | Artinya | Risk Class |
|---|---|---|
| 200 OK | Endpoint truly wide-open, tanpa autentikasi sama sekali. | Tinggi — mis. Ollama instance yang return 200. |
| 401 / 403 | Auth sudah terkonfigurasi — endpoint reachable tapi nggak open. | Lebih rendah — mis. vLLM deployment yang return 401. |
AIMap juga membaca header WWW-Authenticate buat klasifikasi tipe auth (Bearer/OAuth, Basic, API key). Setiap endpoint hasil discovery dapat field auth_status, dan dashboard mengagregasi metrik no_auth_count di seluruh dataset.
2. Coverage & Evidence Features
Coverage AIMap luas — bukan cuma “AI API” generik, tapi seluruh ekosistem tooling yang sering dipakai buat self-host LLM dan agent.
- Protocol & serving layer: Model Context Protocol (MCP), Ollama, vLLM, LiteLLM, LocalAI, generic inference API.
- Orchestration/agent framework: LangServe, LangChain, OpenClaw, Clawdbot.
- UI / interface layer: Open WebUI, LibreChat, Gradio, Streamlit.
- Generative tooling: ComfyUI, Stable Diffusion environments, HuggingFace TGI.
Evidence yang dihasilkan per endpoint:
[ENDPOINT RECORD]
Protocol & framework: hasil identifikasi dari Nuclei templates + HTTP probing.
auth_status: open / bearer / oauth / basic / api-key, berdasar status code + WWW-Authenticate header.
Exposed tools & models: daftar tool/model yang bisa terdeteksi dari endpoint (kalau endpoint expose informasi ini).
System prompt leakage: kalau endpoint membocorkan system prompt-nya.
Geolocation + risk score: ditampilkan di 3D globe visualization untuk analisis skala internet.
Buat yang mau setup sendiri, AIMap deploy via Docker Compose (atau backend/frontend manual buat development):
git clone git@github.com:BishopFox/aimap.git
cd aimap
# Configure — minimal set SHODAN_API_KEY
cp .env.example .env
# Launch (Docker Compose)
docker compose up –build
# Buka http://localhost
# Manual dev — backend
cd backend && python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
uvicorn app.main:app –reload –port 8000
# Manual dev — frontend (terminal terpisah)
cd frontend && npm install && npm run dev
# Jalan di http://localhost:5173
# Catatan: MongoDB wajib jalan di port 27017
# Redis opsional — fallback ke in-memory buffer kalau nggak ada
3. Roadmap & Konteks Proyek
AIMap punya cerita asal-usul yang cukup unik: lahir dari hackathon internal Bishop Fox, dirakit dalam satu sore menggunakan komponen off-the-shelf. Kemudahan perakitan ini bukan kebetulan — justru itu adalah temuannya sendiri: kalau tim security bisa merakit tool discovery+attack se-internet-scale ini dalam beberapa jam, attacker mana pun juga bisa.
[STATUS PROYEK]
Maintainer: Bishop Fox (offensive security firm, juga di belakang Sliver C2, CloudFox, JSluice, Eyeballer).
Model kontribusi: Open source, terbuka buat star, file issues, kontribusi Nuclei template baru, atau fork untuk riset sendiri.
Security reporting: Vulnerability di codebase AIMap dilaporkan via email ke security@bishopfox.com (jangan public issue) — ack dalam 48 jam, response detail dalam 5 hari kerja.
Posisi dalam katalog: Salah satu dari 20+ open-source offensive tool Bishop Fox yang mencakup AI/LLM testing, cloud security, web app testing, recon, dan adversary emulation.
Belum ada roadmap fitur resmi yang dipublikasikan terpisah — arah pengembangan AIMap saat ini lebih ke ekspansi coverage: makin banyak protokol/framework AI yang baru muncul, makin besar kemungkinan AIMap nambahin fingerprinting template buat itu, mengingat ekosistem AI self-hosted yang berkembang sangat cepat di 2026.
Sumber: Bishop Fox official announcement, Help Net Security.