
يحاكي سلوك المستخدم الواقعي في بيئات مختبر Active Directory لتطوير مهارات الفريق الأحمر والأزرق. يُنشئ مهام مستخدم عشوائية غير ضارة بمرور الوقت لممارسة الكشف والاستغلال.
شيب: إنشاء سلوك مستخدم واقعي لدعم تطوير تقنيات العمل داخل بيئات المختبر
هناك الكثير من الموارد المتاحة عبر الإنترنت حول كيفية بناء بيئات شبكات Active Directory لتطوير تقنيات العمل للفريق الأزرق والفريق الأحمر. لكن الحلول الحالية تميل إلى الافتقار لجانب مهم في تمثيل تكوينات الشبكات في العالم الحقيقي. الشبكة ليست مجرد مجموعة من نقاط النهاية الثابتة، بل هي منصة للاتصال بين الأشخاص.
شيب هي أداة تهدف إلى سد الفجوة من خلال محاكاة السلوك الذي يقوم به الأشخاص عادة داخل بيئة الشبكة. باستخدام Python3 وAutoIT3 يمكن تجميع المخرجات في ملف تنفيذي مستقل دون أي تبعيات أخرى، وعند تنفيذه على نقطة نهاية ويندوز، يقوم بتنفيذ مجموعة من المهام بشكل عشوائي على مدى إطار زمني محدد.
بالنسبة لأعضاء الفريق الأحمر، يمكن أن يخدم ذلك تقديم لحظات الفرصة لممارسة تقنيات العمل. بالنسبة لأعضاء الفريق الأزرق، يدعم ذلك التركيز على كشف مؤشرات النشاط الضار داخل سلسلة من مهام المستخدم العادية.
شيب لها وضعان: استيراد ملفات التعريف والوضع التفاعلي حيث يمكن استخدام سطر الأوامر كجزء من حل برمجي أوسع، والوضع التفاعلي يتيح لك بناء المهام بطريقة الأسئلة والإجابات.
python3 sheepl.py --interactive
أصبح من الممكن الآن بناء واستيراد تسلسلات أوامر شيب عبر ملفات تعريف JSON
python3 sheepl.py --profile profiles/red.json
يمكنك الآن تحديد ملف قالب أساسي. يتم تحقيق ذلك باستخدام ما يلي:
python3 sheepl.py --template NewTask --category network
سيقوم هذا الأمر بإنشاء الملف داخل 'tasks/network' باسم 'NewTask' وفقًا لأسماء الفئات بنمط CamelCase المفضل
تحتوي وحدة التحكم الآن على خيارات إضافية لتحديد سلوكيات خاصة بشيب مثل تحديث قائمة المهام، تحديد خيارات التكرار، أو ما إذا كان الأيقون يظهر في علبة النظام
Documented commands (type help <topic>):
========================================
create finished help icon list loop quit task update
يمكنك تنزيل بيئة تشغيل AutoIT3 ومترجم Aut2EXE من هنا: تحميل AutoIT3
الفيديو التالي هو عرض سريع لـ Sheepl 2.0 كإصدار حالي.
(https://www.youtube.com/watch?v=ZErvmrP4UCg)