SharpML

SharpML هي أداة إثبات مفهوم لاستخراج البيانات من مشاركات الملفات باستخدام التعلم الآلي بلغتي Python و C#.

تمت مناقشة الأداة بمزيد من التفاصيل على مدونتنا هنا، ولكن ملخصها أدناه أيضًا:

SharpML هي أداة تعتمد على C# و Python تقوم بعدد من العمليات بهدف استخراج البيانات من مشاركات الملفات، والاستعلام عن Active Directory للمستخدمين، وإسقاط نموذج تعلم آلي وقواعده المرتبطة، وإجراء عمليات التحقق من المصادقة عبر Active Directory، بهدف أتمتة عملية البحث عن كلمات المرور في مشاركات الملفات من خلال تغذية البيانات المستخرجة إلى نموذج التعلم الآلي.

نموذج التعلم الآلي مكتوب بلغة Python، وقد تم تطويره باستخدام خوارزمية مخصصة لتحديد احتمالية وجود كلمات المرور. تم تجميع النموذج باستخدام PyInstaller ويوضع كملف مورد داخل الغلاف C#، الذي يتوسط بين نفسه والبيانات والنموذج. يمكن رؤية منطق البرنامج أدناه:

حاليًا، يسمح بتقييم مشاركة ملف واحدة فقط.

ستحتاج إلى صلاحية قراءة لمشاركة الملف التي تستهدفها، وبعدها ستقوم الأداة بتنفيذ أنشطتها بشكل مستقل في الغالب.

يوجد إصدار مُجمّع في قسم الإصدارات، ويجب ملاحظة أن هذه الأداة حاليًا هي إثبات مفهوم وتخضع للعديد من التحسينات.

الاستخدام:

cmd.exe

C:\> SharpML.exe -u \\fileshare\d$

Cobalt Strike

> execute-assembly SharpML.exe -u \\fileshare\d$

المؤلفون

Marco Valentini

Tom Kallo

قائمة المهام

• عند تشغيل SharpML، سيحاول التحقق من جميع المستخدمين الذين يعثر عليهم. إذا كانت سياسة قفل المجال مقيدة، فقد يحاول التحقق من المستخدمين عدة مرات ويؤدي إلى قفل الحساب في حالة فشل المصادقة المتعدد.
• يجب تطبيق بعض القيود على حجم الملفات لمنع الملفات النصية الكبيرة من التسبب في اختناق عند نسخ البيانات الأولية.
• اختيار خيار تشغيل مشاركات ملفات متعددة في وقت واحد. من خلال تنفيذ أداة بحث تلقائية عن المشاركات، اجعل SharpML مستقلاً تمامًا ويبحث في الشبكة بأكملها.
• تحسين بعض منطق البرنامج، بما في ذلك خيارات إضافية مثل اختيار التحقق من أشهر 10,000 كلمة مرور شائعة أم لا.