وضع التحليل في تحليل الإخفاء.
██╗ ██╗ ██████╗
██║ ██╔╝ ╚════██╗
█████╔╝ █████╔╝
██╔═██╗ ██╔═══╝
██║ ██╗ ███████╗
╚═╝ ╚═╝ ╚══════╝
كل بت صغير.
مجموعة أدوات سهلة الاستخدام وغنية بالمعلومات وشاملة لتحليل الصور المخفية (steganalysis).
هذه أداة سطر أوامر (CLI) لمشروعي الجانبي كخدمة (SaaS) على khao2.com لتحليل الصور المخفية.
K2 هي منصة متعددة الاستخدامات لكشف التضمين المخفي، مصممة لتحليل الصور المخفية (steganalysis).
K2 مختلفة لأنها تستخدم مجموعة واسعة من الاختبارات الإحصائية والرياضية التي تبحث عن تشوهات صغيرة قد تتركها الخوارزميات عالية التعقيد (مثل J-UNIWARD، JMiPOD)، بدلاً من البحث عن تواقيع مباشرة، فهي تبحث عن تشوهات/إشارات.
جزء التعلم الآلي في K2 يستخدم لتجميع كل التشوهات وإخراج حكم ثنائي حول مدى احتمالية احتواء الصورة على بيانات مخفية.
pip install -e .
الحصول على رمز:
تكوين رمز API الخاص بك:
k2 token set k2_yourtokenhere32characterslower
تكوين نقطة نهاية API:
k2 endpoint set https://api.khao2.com
تحليل صورة:
k2 dig image.png
مشاهدة تقدم المسح في الوقت الفعلي:
k2 dig image.png --watch
الحصول على نتائج المسح بواسطة المعرف:
k2 get <scan-id>
معالجة صور متعددة:
k2 batch image1.png image2.jpg image3.gif
مسح المجلدات بشكل متكرر:
k2 batch /path/to/images --recursive
أنماط ملفات مخصصة:
k2 batch /path/to/files --pattern "*.png" --recursive
عرض الإضافات المتاحة:
k2 plugins list
تحميل إضافة:
k2 plugins load batch_processor
إنشاء تقرير لوحة تحكم HTML:
k2 report dashboard.html
إنشاء ملخص تنفيذي (آخر 7 أيام):
k2 report executive_summary.html --executive --days 7
تصدير بصيغة PDF:
k2 report analysis.pdf --format pdf
عرض المسوحات الأخيرة:
k2 list --limit 10
التحقق من الحصة:
k2 quota
عرض إحصائيات الاستخدام:
k2 usage
يتميز Khao2 بنظام إضافات قوي يتيح التوسع والوظائف المتقدمة:
أنشئ إضافة عبر تنفيذ البروتوكول المناسب ووضعها في مجلد الإضافات. راجع الإضافات المضمنة للحصول على أمثلة.
هذا مشروع شخصي تحول إلى مشروع جانبي كخدمة (SaaS). في الأصل بنيته لتحديات CTF الخاصة بي دون نية تحويله إلى منتج.
قد يقول البعض أن 5 مسوحات شهرياً مجاناً قليلة جداً، لكن يرجى مراعاة أن هذه المسوحات الإحصائية متسلسلة بطبيعتها وتستغرق عدة دقائق حيث يتم تشغيلها على Modal.com HPC.
██╗ ██╗ ██████╗
██║ ██╔╝ ╚════██╗
█████╔╝ █████╔╝
██╔═██╗ ██╔═══╝
██║ ██╗ ███████╗
╚═╝ ╚═╝ ╚══════╝
KHAO2 IMAGE FORENSICS | Every little bit.
✅ ANALYSIS COMPLETE
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
VERDICT: BENIGN
Possibility: 8%
Confidence: 85.0%
File: test.png
Size: 88 bytes | 1x1 | PNG
SSDEEP: 3:yionv//thPlE+tnMysyxdk/Slc+0kxQcnd6vtjp:6v/lhPfZMys+k/WT0krnd6vdp
SHA512: cd96b0688ad40f6b8ea0f2dd5529ae14d0037fbf8b30e1a1d0fd1a81a16e4c4305c95f1673aee7808a618c70ce4d0d4706c31dc7fb8cf4deab39c8ce584d7535
SHA256: 39768f51d067905ee91c1422fe26ea2cc978ff0ac12bb61b3878f094c2cd1db3
MD5: b34c91ec15a592d974131f02c1f05cb6
ENGINES: 329/339 completed | 10 failed
Runtime: 373489ms | 29.84K FLOPs
FILE INTEGRITY
├─ Format: PNG image, 1 x 1, 8-bit/color RGBA, non-interlaced
├─ Mode: RGBA
STATISTICAL ANALYSIS
├─ Entropy: -0.0
├─ Size Score: 0.09
└─ Strings Found: 0
ANOMALIES DETECTED: 1 (85.0% CONFIDENCE)
! #082_CLA Perfect lag correlation in a 1x1 image, likely trivial and not indicative of hidden data
Confidence: 50.0% | Anomaly Value: 10.0
IDENTIFIED MEDIUM: none
IDENTIFIED VECTOR: No hidden data detected; image size and entropy too low for embedding
TECHNIQUE CARDINALS: LSB Replacement,PNG ancillary chunks,Palette LSB
RECOMMENDED NEXT STEPS:
Run pngcheck and exiftool to list all PNG chunks, use StegDetect or zsteg on the file, and re‑run binwalk with deeper recursion to confirm no hidden payloads.
POTENTIAL FALSE NEGATIVE REASONS:
• Extremely small carrier (30% likelihood)
• Stego in unparsed metadata (25% likelihood)
• Custom proprietary embedding (20% likelihood)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
تشغيل الاختبارات:
pytest
تثبيت في وضع التطوير:
pip install -e .