Skip to content
KitploitKITPLOIT
أدواتالمدونة
إرسال
أدواتالمدونة
إرسال

أدوات الاختراق واختبار الاختراق والأمن السيبراني لترسانتك الأمنية!

Kitploit هو دليل لأدوات الاختراق والأمن السيبراني واختبار الاختراق. اكتشف آخر تحديثات المشاريع للعثور على الثغرات وتحليل الأنظمة وأتمتة الاختبارات وتعزيز أمنك.

··الخلاصات·اتصال·الخصوصية·© 2026 Kitploit

دليل الأدوات

الفئات

عرض جميع الفئات
Loading categories
MADLIRA — كشف البرامج الضارة باستخدام التعلم واسترجاع المعلومات لنظام أندرويد | Kitploit
أدوات/GitHubGitHub/dkhuuthe/madlira
أمان أندرويدالتحليل الثابتتحليل البرمجيات الخبيثةتعلم الآلة
GitHubdkhuuthe/madlira

MADLIRA

كشف البرامج الضارة باستخدام التعلم واسترجاع المعلومات لنظام أندرويد

عرض المستودع
7327منذ 6 سنواتتمت المراجعة من قبل Kitploit

الأكثر شعبية

عرض الكل →

اكتشف الأدوات الأكثر استخدامًا من قبل مجتمعنا.

استكشف جميع الأدوات

تصفح مجموعتنا من الأدوات

عرض جميع الأدوات →
مشاركة

MADLIRA

كشف البرمجيات الخبيثة باستخدام التعلّم واسترجاع المعلومات لنظام أندرويد

نظرة عامة

MADLIRA هي أداة لكشف البرمجيات الخبيثة في أندرويد. تتكون من عنصرين: عنصر TFIDF وعنصر التعلّم SVM. بشكل عام، تأخذ كمدخل مجموعة من التطبيقات الخبيثة والتطبيقات السليمة ثم تستخرج السلوكيات الخبيثة (عنصر TFIDF) أو تحسب نموذج التعلّم (مصنّف SVM). بعد ذلك، تستخدم هذه المعرفة لكشف السلوكيات الخبيثة في تطبيق أندرويد.

التثبيت

قم بتنزيل الملف MADLIRA.7z ثم فك ضغطه.

البيانات المثبتة:

  • MADLIRA.jar هو التطبيق الرئيسي.
  • noAPI.txt يعلن عن بادئات واجهات برمجة التطبيقات (API).
  • family.txt يسرد البرمجيات الخبيثة حسب العائلة.
  • مجلد TrainData يحتوي على إعدادات التدريب ونموذج التدريب.
  • مجلد Samples يحتوي على بيانات عينة.
  • مجلد TempData يحتوي على بيانات لحساب النواة (kernel).

الوظائف

تحتوي هذه الأداة على عنصرين رئيسيين: عنصر TFIDF وعنصر SVM.

عنصر TFIDF

root@kitploit:~
Command: java -jar MADLIRA TFIDF

لهذا العنصر وظيفتان: وظيفة التدريب (استخراج السلوك الخبيث) ووظيفة الاختبار (كشف السلوك الخبيث).

استخراج السلوك الخبيث

  • اجمع التطبيقات السليمة والتطبيقات الخبيثة وضعها في مجلدين باسمي benginAPKFolder و maliciousApkFolder على التوالي.
  • جهّز بيانات التدريب واجمعها في ملفين باسمي benignPack و maliciousPack باستخدام الأمر:
root@kitploit:~
MADLIRA TFIDF packAPK -PB benignApkFolder -B benignPack -PM maliciousApkFolder -M maliciousPack
  • استخرج السلوكيات الخبيثة من الملفين المجمعين (benignPack و maliciousPack) باستخدام الأمر:
root@kitploit:~
java -jar MADLIRA TFIDF train -B benignPack -M maliciousPack

كشف السلوك الخبيث

  • اجمع تطبيقات جديدة وضعها في مجلد باسم checkApk.
  • اكشف السلوكيات الخبيثة للتطبيقات في المجلد checkApk باستخدام الأمر:
root@kitploit:~
java -jar MADLIRA TFIDF check -S checkApk

الأمر:

root@kitploit:~
java -jar MADLIRA TFIDF train <Options>
        حساب المواصفات الخبيثة لبيانات تدريب معينة.
                -B <filename>: ملف الأرشيف الذي يحتوي على جميع الرسوم البيانية للتطبيقات السليمة للتدريب.
                -M <filename>: ملف الأرشيف الذي يحتوي على جميع فئات التطبيقات الخبيثة للتدريب.

java -jar MADLIRA TFIDF check <Options>
        فحص السلوكيات الخبيثة في التطبيقات المعطاة في مجلد.
                -S <folder>: المجلد الذي يحتوي على جميع التطبيقات (ملفات apk).

java -jar MADLIRA TFIDF test <Options>
        اختبار المصنّف على بيانات اختبار معينة.
                -S <folder>: المجلد الذي يحتوي على جميع الرسوم البيانية للاختبار.

java -jar MADLIRA TFIDF clear
        مسح جميع بيانات التدريب.

java -jar MADLIRA TFIDF install
        مسح بيانات التدريب القديمة وتثبيت بيانات جديدة للتدريب.
                -B <filename>: ملف الأرشيف الذي يحتوي على جميع الرسوم البيانية للتطبيقات السليمة للتدريب.
                -M <filename>: ملف الأرشيف الذي يحتوي على جميع فئات التطبيقات الخبيثة للتدريب.

أمثلة:

تدريب بيانات جديدة:

  • أولاً، اجمع تطبيقات التدريب (ملفات APK) واحفظها في مجلدين باسمي MalApkFolder و BenApkFolder.
  • اجمع تطبيقات التدريب في ملفات أرشيف باسمي MalPack و BenPack باستخدام هذا الأمر:
root@kitploit:~
java -jar MADLIRA TFIDF packAPK -PB BenApkFolder -B BenPack -PM MalApkFolder -M MalPack
  • مسح بيانات التدريب القديمة:
root@kitploit:~
java -jar MADLIRA TFIDF clear
  • حساب الرسوم البيانية الخبيثة من حزم التدريب (BenPack و MalPack):
root@kitploit:~
java -jar MADLIRA TFIDF train -B BenPack -M MalPack

فحص تطبيقات جديدة:

  • ضع هذه التطبيقات في مجلد باسم checkApk واستخدم هذا الأمر:
root@kitploit:~
java -jar MADLIRA TFIDF check -S checkApk

المخرجات: output

عنصر SVM

root@kitploit:~
Command: java -jar MADLIRA SVM

لهذا العنصر وظيفتان: وظيفة التدريب ووظيفة الاختبار.

مرحلة التدريب

  • اجمع التطبيقات السليمة في مجلد باسم benignApkFolder والتطبيقات الخبيثة في مجلد باسم maliciousApkFolder.
  • جهّز بيانات التدريب باستخدام الأوامر:
root@kitploit:~
java -jar MADLIRA SVM packAPK -PB benignApkFolder -B benignPack -PM maliciousApkFolder -M maliciousPack
  • احسب نموذج التدريب بهذا الأمر:
root@kitploit:~
java -jar MADLIRA SVM train -B benignPack -M maliciousPack

كشف السلوك الخبيث

  • اجمع تطبيقات جديدة وضعها في مجلد باسم checkApk.
  • اكشف السلوكيات الخبيثة للتطبيقات في المجلد checkApk باستخدام الأمر:
root@kitploit:~
java -jar MADLIRA SVM check -S checkApk

الأمر:

root@kitploit:~
java -jar MADLIRA SVM train <Options>
        حساب المصنّف لبيانات تدريب معينة.
                -T <T>: الحد الأقصى لطول المسارات المشتركة (القيمة الافتراضية = 3).
                -l <lambda>: قيمة lambda للتحكم في أهمية طول المسارات (القيمة الافتراضية = 0.4).
                -B <filename>: ملف الأرشيف الذي يحتوي على جميع الرسوم البيانية للتطبيقات السليمة للتدريب.
                -M <filename>: ملف الأرشيف الذي يحتوي على جميع الرسوم البيانية للتطبيقات الخبيثة للتدريب.

java -jar MADLIRA SVM check <Options>
        فحص السلوكيات الخبيثة في التطبيقات الموجودة في مجلد.
                -S <foldername>: المجلد الذي يحتوي على جميع ملفات apk.

java -jar MADLIRA SVM test <Options>
        اختبار المصنّف على بيانات رسوم بيانية معينة.
                -S <foldername>: المجلد الذي يحتوي على جميع الرسوم البيانية لبيانات الاختبار.
                -n <n>: عدد عينات الاختبار.

java -jar MADLIRA SVM clear
        مسح جميع بيانات التدريب.

الحزم:

تستخدم هذه الأداة الحزم التالية:

  • apktool-2.2.1 (https://ibotpeaches.github.io/Apktool/)
  • ojalgo-41.0.0 (https://github.com/optimatika/ojAlgo)
  • libsvm (http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/)
  • antlr (https://www.antlr3.org/)

المراجع

  • Khanh Huu The Dam and Tayssir Touili. Extracting Android Malicious Behaviors. In Proceedings of ForSE 2017
  • Khanh Huu The Dam and Tayssir Touili. Learn Android malware. In Proceedings of IWSMA@ARES 2017
تنزيل الأداة