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DAMM — Differenzanalyse von Malware im Arbeitsspeicher | Kitploit
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GitHub504ensicslabs/damm

DAMM

Differenzanalyse von Malware im Arbeitsspeicher

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2154716vor 9 JahrenVon Kitploit geprüft

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DAMM

Ein Open-Source-Speicheranalyse-Tool, das auf Volatility aufbaut. Es ist als Testumgebung für interessante neue Techniken gedacht, die der Community zur Verfügung gestellt werden sollen. Diese Techniken sind ein Versuch, den Untersuchungsprozess durch Datenreduktion und die Kodierung von Expertenwissen zu beschleunigen.

Inhaltsverzeichnis

  • Features
  • Verwendung
    • Unterstützte Plugins
    • Beispiel
    • Differenzbildung
    • Manipulation eindeutiger IDs
    • Filtern
    • Warnungen
  • Abschließend

Features

  • ~30 Volatility-Plugins, kombiniert zu ~20 DAMM-Plugins (z. B. werden pslist, psxview und andere Elemente in einem 'processes'-Plugin zusammengefasst)
  • Kann mehrere Plugins in einem einzigen Aufruf ausführen
  • Die Möglichkeit, Plugin-Ergebnisse in SQLite-Datenbanken zu speichern, zur Aufbewahrung oder für "zwischengespeicherte" Analysen
  • Ein Filter-/Typsystem, das einfaches Filtern nach Attributen wie PIDs ermöglicht, um alle Informationen zu einem Prozess zu sehen, sowie exaktes oder teilweises Übereinstimmen für Zeichenketten usw.
  • Die Möglichkeit, die Unterschiede zwischen zwei Ergebnisdatenbanken für dieselben oder ähnliche Maschinen anzuzeigen und über die Befehlszeile zu steuern, wie die Differenzbildung funktioniert
  • Die Möglichkeit, bei bestimmten Arten von verdächtigem Verhalten zu warnen
  • Ausgabe für Terminal, TSV oder grep-bar

Verwendung ```

NOTE: Most DAMM output looks better piped through 'less -S' (upper 'S') as in:

python damm.py | less -S (for default output format)

python damm.py -h usage: damm.py [-h] [-d DIR] [-p PLUGIN [PLUGIN ...]] [-f FILE] [-k KDBG] [--db DB] [--profile PROFILE] [--debug] [--info] [--tsv] [--grepable] [--filter FILTER] [--filtertype FILTERTYPE] [--diff BASELINE] [-u FIELD [FIELD ...]] [--warnings] [-q]

DAMM v1.0 Beta

optional arguments: -h, --help show this help message and exit -d DIR Path to additional plugin directory -p PLUGIN [PLUGIN ...] Plugin(s) to run. For a list of options use --info -f FILE Memory image file to run plugin on -k KDBG KDBG address for the images (in hex) --db DB SQLite db file, for efficient input/output --profile PROFILE Volatility profile for the images (e.g. WinXPSP2x86) --debug Print debugging statements --info Print available volatility profiles, plugins --tsv Print screen formatted output. --grepable Print in grepable text format --filter FILTER Filter results on name:value pair, e.g., pid:42 --filtertype FILTERTYPE Filter match type; either "exact" or "partial", defaults to partial --diff BASELINE Diff the imageFile|db with this db file as a baseline -u FIELD [FIELD ...] Use the specified fields to determine uniqueness of memobjs when diffing --warnings Look for suspicious objects. -q Query the supplied db (via --db).

### Supported plugins <a name="plugins"/>

Siehe #python damm.py --info

apihooks callbacks connections devicetree dlls evtlogs handles idt injections messagehooks mftentries modules mutants privileges processes services sids timers


### Example <a name="example"/>
Geben Sie wie in Volatility ein Profil, ein Speicherabbild und eine Liste der auszuführenden Plugins (oder 'all') an, um die Terminalausgabe zu erhalten:```
python damm.py --profile WinXPSP2x86 -f memory.dmp -p processes | less -S
(or python damm.py --profile WinXPSP2x86 -f memory.dmp -p processes dlls modules)
(or python damm.py --profile WinXPSP2x86 -f memory.dmp -p all)
processes
offset   	name           	pid 	ppid	prio	image_path_name                                                              	create_time                 	exit_time                   	threads	session_id	handles	is_wow64	pslist	psscan	thrdproc	pspcid	csrss	session	deskthrd	command_line                                                                                                                                                                                                                                                                
0x25c8830	System         	4   	0   	8   	                                                                             	                            	                            	59     	          	403    	False   	True  	True  	True    	True  	False	False  	False
0x225ada0	alg.exe        	188 	668 	8   	C:\WINDOWS\System32\alg.exe                                                  	2010-10-29 17:09:09 UTC+0000	                            	6      	0         	107    	False   	True  	True  	True    	True  	True 	True   	True    	C:\WINDOWS\System32\alg.exe
0x2114938	ipconfig.exe   	304 	968 	8   	                                                                             	2011-06-03 04:31:35 UTC+0000	2011-06-03 04:31:36 UTC+0000	0      	0         	       	False   	True  	True  	False   	True  	False	False  	False
0x2086978	TSVNCache.exe  	324 	1196	8   	C:\Program Files\TortoiseSVN\bin\TSVNCache.exe                               	2010-10-29 17:11:49 UTC+0000	                            	7      	0         	54     	False   	True  	True  	True    	True  	True 	True   	True    	"C:\Program Files\TortoiseSVN\bin\TSVNCache.exe"
0x22df020	smss.exe       	376 	4   	11  	\SystemRoot\System32\smss.exe                                                	2010-10-29 17:08:53 UTC+0000	                            	3      	          	19     	False   	True  	True  	True    	True  	False	False  	False   	\SystemRoot\System32\smss.exe
...

Um diese Ergebnisse in einer SQLite-Datenbank zu speichern, geben Sie einfach einen Dateinamen für die Datenbank an:``` python damm.py --profile WinXPSP2x86 -f memory.dmp -p processes --db my_results.db

Dies wird die Ergebnisse im Terminal ausgeben und sie auch in 'my_results.db' speichern.

Um die Ergebnisse erneut zu sehen:```
python damm.py -p processes --db my_results.db

(Beachten Sie, dass Sie das Speicherabbild nicht mehr benötigen und auch kein Profil angeben müssen; die Auflistung erscheint nahezu sofort, unabhängig davon, wie lange die ursprüngliche Verarbeitung gedauert hat.)

Wenn Sie später Prozesse und andere Plugins sehen möchten:``` python damm.py --profile WinXPSP2x86 -p processes dlls modules --db my_results.db

Wird:
 1. die db nach der 'processes'-Ausgabe abfragen
 2. die 'dlls'- und 'modules'-Plugins ausführen
 3. die Ergebnisse anzeigen
 4. die neuen Ergebnisse in der db speichern

Sobald du einige Daten in einer db gespeichert hast, kannst du sie mit dem -q-Schalter abfragen```
python damm.py -q --db my_results.db 
profile:	WinXPSP2x86
memimg:	WinXPSP2x86/stuxnet.vmem
COMPUTERNAME:	JAN-DF663B3DBF1
plugins:	processes dlls modules

Plugins haben Attribute, die Typen zum Filtern haben können, z. B. für Prozesse: (verwenden Sie --info, um alle Plugin-Attribute zu sehen)``` offset name : string pid : pid ppid : pid image_path_name : string command_line : string create_time exit_time threads session_id handles is_wow64 pslist psscan thrdproc pspcid csrss session deskthrd

Diese Attribute und Typen können von den Differenz- und Filterfunktionen von DAMM genutzt werden
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