AWS Misconfiguration Database
收藏资源简介：
一个全面的、社区驱动的AWS错误配置数据库，涵盖安全漏洞、成本优化机会、性能改进、可靠性增强、运维最佳实践和架构模式映射。该数据库采用标准化JSON格式设计，适用于训练和微调LLM用于AWS基础设施分析、构建自动化安全和合规扫描工具、创建成本优化建议、开发基础设施分析平台以及教育目的。
A comprehensive, community-driven AWS misconfiguration database encompassing security vulnerabilities, cost optimization opportunities, performance improvements, reliability enhancements, operational best practices, and architecture pattern mappings. Designed in a standardized JSON format, this database is intended for training and fine-tuning Large Language Models (LLMs) for AWS infrastructure analysis, building automated security and compliance scanning tools, generating cost optimization recommendations, developing infrastructure analysis platforms, and educational purposes.
AWS Misconfiguration Database 数据集概述
数据集简介
AWS误配置数据库是一个全面的社区驱动数据库，涵盖AWS误配置情况，专为LLM友好设计，可轻松集成到安全工具、成本优化平台和基础设施分析系统中。
核心特性
覆盖范围
- 安全漏洞和最佳实践
- 成本优化机会
- 性能改进
- 可靠性增强
- 运营最佳实践
- 架构模式映射和实施指导
数据统计
- 总误配置数: 288
- 覆盖的AWS服务: 21+
- 风险类别: 安全、成本、性能、运营、可靠性
- 状态: 完成(23)、冻结(10)、开放(246)、待定(9)
数据结构
文件组织
├── data/ │ ├── by-service/ # 按AWS服务组织(ec2, s3, rds等) │ ├── by-category/ # 按风险类型组织(成本、安全等) │ └── all-misconfigs.json # 完整统一数据集 ├── schema/ │ └── misconfig-schema.json # JSON Schema定义 ├── scripts/ │ ├── validate.py # 根据模式验证条目 │ ├── generate.py # 生成聚合文件 │ └── import-csv.py # 从CSV格式导入 ├── examples/ │ ├── python/ # Python集成示例 │ ├── javascript/ # JavaScript集成示例 │ └── llm-prompts/ # LLM提示模板 └── docs/ ├── SCHEMA.md # 模式文档 ├── CONTRIBUTING.md # 贡献指南 └── SUMMARY.md # 数据库统计
数据格式
每个误配置条目包含以下字段：
- id: 唯一标识符
- status: 状态(done|ice|open|pending)
- service_name: 服务名称
- scenario: 场景描述
- alert_criteria: 警报标准
- recommendation_action: 建议操作
- risk_detail: 风险详情
- build_priority: 构建优先级
- action_value: 操作价值
- effort_level: 工作量级别
- risk_value: 风险值
- architectural_patterns: 架构模式
- pattern_implementation_guidance: 模式实施指导
- remediation_examples: 修复示例
- compliance_mappings: 合规性映射
架构模式集成
新增功能(2025年11月)
- 模式关系: 断路器、指数退避重试、缓存旁路、隔板、基于队列的负载均衡等
- 实施指导: 使用Lambda、API Gateway、SQS、ElastiCache、DynamoDB等的AWS特定指导
- 代码示例: Python、Terraform和AWS CLI的模式实施示例
- 检测方法: 识别模式违规的CloudWatch指标和警报
使用场景
LLM训练与微调
- 为AWS基础设施分析准备训练数据
- 创建提示模板和响应格式
安全扫描工具
- 自动化安全合规扫描
- 资源检测和风险评估
成本优化建议
- 识别成本相关误配置
- 按工作量与价值优先级排序
架构模式分析
- 查询特定模式相关问题
- 获取模式实施指导
- 访问修复代码示例
访问方式
数据加载
- 完整数据集: https://raw.githubusercontent.com/[your-org]/aws-misconfig-db/main/data/all-misconfigs.json
- 按服务加载: https://raw.githubusercontent.com/[your-org]/aws-misconfig-db/main/data/by-service/[service].json
- 按类别加载: https://raw.githubusercontent.com/[your-org]/aws-misconfig-db/main/data/by-category/[category].json
开发与验证
先决条件
- Python 3.8+
- pip (Python依赖管理)
验证流程
bash
验证所有条目
python3 scripts/validate.py data/by-service/
严格模式验证
python3 scripts/validate.py --strict data/
许可证
MIT许可证
版本信息
- 最后更新: 2025-11-06
- 版本: 1.1.0 (架构模式集成)
- 总条目数: 288
