Projekte & Tools
Web SSHSFTPSelf-hosted

webssh

Self-hosted Web SSH + SFTP Tool für Browser-basierten Serverzugriff. Leichtgewichtige Alternative für sicheren Remote-Access ohne lokalen SSH-Client.

  • Browser-basiertes SSH Terminal
  • Integrierter SFTP Dateimanager
  • Kein lokaler Client erforderlich
DokumentationComplianceKMU

KMU Security Kit

Webbasierter Dokumenten-Generator für professionelle IT-Sicherheitsdokumentation. BSI-Grundschutz-, ISO 27001- und DSGVO-konforme Richtlinien, komplett offline-fähig.

  • Wizard-geführte Erstellung von 30+ Sicherheitsrichtlinien
  • DOCX-Export mit Firmen-Branding
  • AES-GCM-verschlüsselte lokale Speicherung
  • Zero Dependencies - läuft im Browser
MCP ServerThreat IntelPython

heimdall

Threat Intelligence Toolset als FastMCP Server. Integriert VirusTotal, AbuseIPDB, Shodan, Hybrid Analysis und MITRE ATT&CK Mapping. Nutzbar als SOC-Analyst-Tool.

  • Multi-Provider Threat Intelligence Abfragen
  • MITRE ATT&CK Mapping für Indicators
  • stdio + streamable-http Transport
In Entwicklung
KI SecurityHardeningLLM

openclaw-hardening

Hardening-Framework für OpenClaw-basierte KI-Deployments. Systematische Absicherung von LLM-Pipelines gegen Prompt Injection, Data Exfiltration und Model Manipulation.

  • Input Validation & Prompt Injection Prevention
  • Output Filtering gegen Data Leakage
  • Hardening-Checklisten für Production Deployments
  • Konfigurierbare Security Policies pro Modell
In Entwicklung
SIEMSigmaDetection

detection-rules

Kuratierte Sammlung eigener Detection Rules im Sigma-Format. Praxiserprobt in produktiven SOC-Umgebungen, regelmäßig gegen MITRE ATT&CK gemappt.

  • Sigma-Rules für gängige SIEM-Plattformen
  • MITRE ATT&CK Coverage Mapping
  • False-Positive-Tuning aus Produktivbetrieb
  • Fokus auf Identity-basierte Angriffspfade
Intern
BenchmarkingLLM SecurityPython

llm-sec-bench

Benchmark-Suite zur systematischen Evaluierung von LLM-basierten Security-Tools. Testet Detection-Qualität, Halluzinationsraten und Zuverlässigkeit im SOC-Alltag.

  • Reproduzierbare Testszenarien für Security-LLMs
  • Metriken: Precision, Recall, Hallucination Rate
  • Vergleichsmatrix verschiedener Modelle
  • Automatisierte Regression Tests bei Modell-Updates
In Entwicklung