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MappedImagesDetector — Leichter nativer Windows-Speicher-Scanner für AV/EDR-Plattformen, der verdächtige gemappte Images und manuelle DLL-Injection-Techniken per IAT-Thunk erkennt. | Kitploit
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MappedImagesDetector

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Leichter nativer Windows-Speicher-Scanner für AV/EDR-Plattformen, der verdächtige gemappte Images und manuelle DLL-Injection-Techniken per IAT-Thunk erkennt.

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15vor 8 MonatenNoch nicht geprüft
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MappedImagesDetector

Nativer Windows-Speicherscanner zur Erkennung bösartiger DLL-Injektionen und In-Memory-Malware

MappedImagesDetector ist ein systemnahes C++20-Windows-Tool zur Erkennung bösartiger DLL-Injektionstechniken, die von moderner Malware verwendet werden, darunter manuell gemappte DLLs, gelöschte PE-Header und verdächtige speichergemappte Images, die von herkömmlichen Antivirenlösungen oft übersehen werden.

Dieses Projekt konzentriert sich auf speicherbasierte Erkennung, nicht auf Datenträgersignaturen. Es ist entwickelt für Antiviren-Engines, EDR-Systeme und Malware-Forschung, bei denen die Sichtbarkeit in den Adressraum eines Prozesses entscheidend ist.


Welches Problem löst dies?

Moderne Malware agiert zunehmend vollständig im Speicher:

  • DLLs, die manuell ohne Verwendung von LoadLibrary gemappt wurden
  • PE-Header, die nach dem Mapping gelöscht wurden, um Scanner zu umgehen
  • Gefälschte oder unvollständige Import-Adresstabellen (IAT)
  • Ausführbare Speicherbereiche, die zu keinem legitimen Modul gehören

Datenträgerbasierte Antivirensoftware sieht nichts. MappedImagesDetector untersucht den Prozessspeicher direkt und kennzeichnet diese Anomalien.


Kernfunktionen

  • Erkennung manuell gemappter DLLs, die nicht in den PEB/LDR-Modullisten vorhanden sind
  • Identifikation im Speicher
gelöschter oder beschädigter PE-Header
  • Markierung verdächtiger gemappter Images und verwaister ausführbarer Bereiche
  • Erkennung von IAT/CRT-Thunk-Anomalien, die bei manuellem Mapping üblich sind
  • Scannen ausführbarer Speicherbereiche mit abnormen Schutzattributen (RWX / nur EXEC)
  • Leichte, native C++20/Win32-Implementierung
  • Entwickelt für die Einbettung in AV/EDR-Pipelines
  • Keine Tricks. Keine Signaturdatenbanken. Nur Speicherinspektion.


    Für wen dies gedacht ist

    • Antiviren- & EDR-Entwickler, die speicherbasierte Erkennung hinzufügen
    • Blue-Team- & SOC-Ingenieure, die Incident Response betreiben
    • Malware-Forscher, die In-Memory-Implantate analysieren
    • Sicherheitsingenieure, die defensive Werkzeuge bauen

    Dies ist kein offensives Framework und kein Loader.


    Wie die Erkennung funktioniert (Überblick)

    Der Scanner wendet mehrere defensive Heuristiken an:

    • Aufzählung der virtuellen Speicherregionen eines Prozesses
    • Korrelation gemappter Images mit PEB/LDR-Modullisten
    • Validierung von In-Memory-PE-Strukturen, falls vorhanden
    • Erkennung von Inkonsistenzen, die typisch für manuelles Mapping sind
    • Markierung ausführbarer Bereiche, die keinem gültigen Image zugeordnet sind

    Jeder Fund kann bewertet und von übergeordneter Logik (EDR, SIEM, Automatisierung) verarbeitet werden.


    Repository-Struktur

    root@kitploit:~
    AnomaliesDetector/        # Kernlogik des Scanners
    TestModule/              # Test-DLL für lokale Validierung
    MappedImagesDetector.sln # Visual Studio-Projektmappe
    

    Voraussetzungen

    • Windows 10+ (x64)
    • Visual Studio 2019 oder 2022
    • MSVC mit aktiviertem C++20

    Build

    Öffnen Sie die Projektmappe in Visual Studio und erstellen Sie x64 / Release, oder verwenden Sie MSBuild:

    root@kitploit:~
    msbuild MappedImagesDetector.sln /p:Configuration=Release /p:Platform=x64
    

    Die Binärdateien werden in den bin-Verzeichnissen des Projekts erstellt.


    Verwendung

    • Führen Sie den Scanner mit ausreichenden Berechtigungen aus, um Prozesse aufzulisten
    • Verwenden Sie TestModule nur für Entwicklung und Validierung
    • Integrieren Sie die Kernlogik als Erkennungsmodul in AV- oder EDR-Komponenten

    Die Protokollierung erfolgt über den integrierten Logger und kann umgeleitet oder erweitert werden.


    Falschpositive

    Speichererkennung ist leistungsstark, aber verrauscht. Dieses Projekt ist als Folgendes gedacht:

    • Ein Signal, nicht ein Urteil
    • Kombiniert mit Verhalten, Reputation und Telemetrie
    • Optimiert mit Allowlisten und kontextbewusster Logik

    Mitwirken

    Beiträge, die sich auf defensive Erkennungsqualität konzentrieren, sind willkommen:

    1. Forken Sie das Repository
    2. Erstellen Sie einen Feature-Branch
    3. Stellen Sie saubere Windows-x64-Builds sicher
    4. Reichen Sie einen PR mit klarer Begründung ein

    Pull-Requests, die offensive oder loaderartige Funktionalität hinzufügen, werden abgelehnt.


    Zusammenfassung

    MappedImagesDetector existiert aus einem Grund:

    Um bösartigen Code aufzudecken, der sich im Speicher versteckt und die traditionelle Antiviren-Erkennung umgeht.

    Wenn Sie Sicherheitssoftware entwickeln und sich immer noch auf reine Datenträgerindikatoren verlassen, sind Sie bereits im Rückstand.

    Tool herunterladen