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GITHUB · ANALIZADO

redStack

redStack es un laboratorio autocontenido para equipos rojos desplegado en AWS mediante Terraform. Incluye servidores C2 (Mythic, Sliver, Adaptix), máquinas Kali y Windows, y acceso remoto vía Guacamole. Ideal para entrenamiento autorizado en ciberseguridad sin gestionar infraestructura manual.

Ficha actualizada 26 sept 2026, 4:43 · upstream 26 sept 2026, 4:14 · release v1.5

Ver códigoProblemas y ayudaRepositorio ↗
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Qué es redStack

Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.

redStack es una plataforma de laboratorio desplegable en AWS utilizando Terraform que facilita la creación de entornos de entrenamiento para equipos rojos. Proporciona siete instancias EC2 distribuidas en dos VPCs peered, incluyendo servidores de control y comando (C2) como Mythic, Sliver y Adaptix, junto con estaciones de trabajo Kali Linux y Windows Server 2022. Todo el tráfico se gestiona a través de un proxy inverso Apache y un portal Guacamole para acceso seguro.

El repositorio está diseñado específicamente para entornos autorizados como ciber ranges o laboratorios personales, eliminando las barreras de infraestructura para centrarse en la práctica operativa. Ofrece dos modos de despliegue: acceso directo contra el propio rango o acceso tunelado a plataformas externas mediante OpenVPN. La documentación completa reside en el wiki oficial del proyecto.

La arquitectura incluye segmentación de red con grupos de seguridad específicos por host, permitiendo exposición pública solo para el portal Guacamole y el redirector Apache, mientras que los servidores C2 y máquinas internas permanecen inaccesibles directamente desde internet.

CASOS DE USO
  • Entrenamiento de operaciones de equipo rojo en entornos autorizados
  • Simulación de ataques y defensa en ciber ranges autohospedados
  • Pruebas de conceptos para frameworks C2 como Mythic, Sliver o Adaptix
  • Acceso remoto seguro a máquinas virtuales mediante Guacamole
  • Configuración rápida de laboratorios de entrenamiento sin gestión manual de servidores
PUNTOS DESTACADOS
  • Despliegue automatizado completo vía Terraform en AWS (~30-60 minutos)
  • Incluye tres frameworks C2 distintos (Mythic, Sliver, Adaptix) listos para uso
  • Arquitectura de dos VPCs peered con segmentación de red y proxy Apache
  • Portal Guacamole integrado para acceso web a SSH/RDP sin exposición directa
  • Coste estimado bajo (~$0.27/hora) con opción de destruir infraestructura entre sesiones
PRECAUCIONES
  • No es un tutorial sobre el uso de frameworks C2, solo la infraestructura
  • Uso en AWS sujeto a políticas de uso aceptable y requiere solicitud formal para pruebas de penetración
  • Requiere configuración manual de claves SSH y variables de entorno (terraform.tfvars)
  • No incluye Docker ni Kubernetes; depende de instancias EC2 nativas
  • Costes pueden aumentar si no se destruye la infraestructura tras el uso (terraform destroy)
VISUAL

Capturas del proyecto

Imágenes reales detectadas en la documentación del repositorio.

redStack Banner
01

Perfil de infraestructura

Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.

CPU1 vCPUrecomendación inicial
MEMORIA1 GBRAM estimada
DISCO10 GBalmacenamiento base
COMPLEJIDADlownivel de operación
02

Despliegue detectado

Qué señales reales de instalación hemos encontrado.

Despliegue manual

Desplegar en AWS requiere cuenta, IAM, CLI y clave SSH. Ejecutar terraform init y apply en directorio terraform. Usar terraform.tfvars para config local. Configurar alarma CloudWatch antes de aplicar para evitar costes inesperados. Verificar wiki para requisitos previos y modos de despliegue (directo o tunelado).

—Dockerfile
—Compose
—One-click
03

Stack y dependencias

Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.

FRAMEWORKS
No detectados
SERVICIOS
No detectados
BASES DE DATOS
No detectadas
PUERTOS
80
05

Puede sustituir a

Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.

06

Experiencia real de la comunidad

Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.

Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.