ATT&CK Navigator自定义矩阵显示问题解决方案
2025-07-04 15:04:31作者:农烁颖Land
问题背景
在使用ATT&CK Navigator与ATT&CK Workbench Frontend集成时,用户创建的自定义矩阵和战术无法在Navigator界面中正常显示。虽然自定义技术可以通过搜索功能找到并显示在侧边栏,但整个矩阵结构和战术层级关系却无法呈现。
技术分析
经过深入分析,发现问题的核心在于STIX数据包中缺少关键的矩阵对象(x-mitre-matrix)。Navigator依赖这个对象来构建完整的矩阵视图结构。具体表现为:
- 矩阵对象缺失导致Navigator无法识别整个框架结构
- 战术对象虽然存在但缺乏矩阵的引用关系
- 技术对象可以单独显示是因为它们不依赖矩阵结构
根本原因
问题根源在于Workbench的STIX导出机制。Workbench对于没有设置ID的对象会视为草稿状态,不会包含在最终导出的STIX数据包中。当矩阵对象未设置有效ID时,就会导致这个关键组件缺失。
解决方案
要解决这个问题,需要确保以下几点:
-
在Workbench中明确创建矩阵对象
-
为矩阵对象设置正确的ID格式:
- ID应设置为对应的领域名称(如示例中的mobile-attack)
- 遵循Workbench的ID命名规范
-
确保所有相关对象都正确关联:
- 每个战术对象必须有有效ID
- 每个技术对象必须有有效ID
- 所有对象都应正确关联到目标领域
实施步骤
- 登录Workbench管理界面
- 找到矩阵对象编辑页面
- 设置矩阵对象的ID为对应领域名称
- 验证所有战术和技术对象的ID设置
- 重新导出STIX数据包
- 在Navigator中重新加载验证
验证方法
成功实施后,可以通过以下方式验证:
- 检查导出的STIX数据包是否包含矩阵对象
- 在Navigator中查看是否显示完整的矩阵结构
- 确认战术层级关系是否正确呈现
- 验证技术对象是否保留原有的显示功能
最佳实践建议
- 在Workbench中创建对象时立即设置有效ID
- 定期验证STIX导出的完整性
- 建立对象ID的命名规范
- 在集成前先单独验证各组件功能
总结
通过确保矩阵对象的正确配置和ID设置,可以解决ATT&CK Navigator中自定义矩阵显示不全的问题。这不仅是技术配置问题,更是数据完整性和规范性的体现。遵循Workbench的对象管理规范,能够保证与Navigator等工具的无缝集成。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
668
154
Ascend Extension for PyTorch
Python
218
235
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
660
306
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
63
19
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.19 K
652
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
876
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
133
866