leakScraper

versión mongodb

LeakScraper es un conjunto eficiente de herramientas para procesar y visualizar archivos de texto enormes que contienen credenciales. Estas herramientas están diseñadas para ayudar a pentesters/redteamers en OSINT, recopilación de credenciales y ataques de stuffing de credenciales.

Instalación

• Lo primero es lo primero: tener un servidor mongodb en funcionamiento.
• Luego:
  root@kitploit:~

  git clone -b mongodb https://github.com/Acceis/leakScraper
  cd leakScraper
  sudo ./install.sh
  

  Instalará algunos paquetes pip y paquetes debian (python-magic, python3-pymongo y bottle).

Requisitos

Linux (debian), python 3.x y un servidor mongodb.

Uso

Consulte la wiki para ello

Captura de pantalla

Las diferentes herramientas

LeakScraper se divide en tres partes:

• leakStandardizer : Una herramienta para estandarizar fugas que obtuviste de algún lugar legítimo en internet. Toma como entrada un archivo que contiene credenciales en algún formato extraño, con caracteres no ASCII o líneas vacías, líneas que contienen correos inválidos o sin contraseña. Producirá, con tu ayuda (usando expresiones regulares), un archivo fácilmente greppable usando el siguiente formato: email:hash:plain ("plain" para "contraseña en texto plano").
• leakImporter : Una herramienta para importar un archivo de fuga estandarizado a una base de datos mongodb. Se encargará de extraer datos del archivo, colocarlos en un formato completo de mysql, crear/gestionar índices...
• leakScraper : Una herramienta y una interfaz para extraer datos de la base de datos y mostrarlos de forma agradable.

Postulados

• El caso de uso cubierto es el siguiente: buscar credenciales pertenecientes a una organización/empresa/estructura específica. Esto se hace buscando credenciales asociadas a un correo electrónico que pertenezca a la organización en cuestión. Ej: Buscar credenciales pertenecientes a Microsoft se hace buscando credenciales asociadas a cuentas registradas con un correo que termine en "@microsoft.com". Es el único caso de uso cubierto y esto implica mucho en términos de elecciones técnicas (índices de base de datos y representación de datos en general).

• Las fugas pueden pesar varios gigabytes. Esto significa que cada proceso (estandarización, importaciones e investigaciones) utiliza algoritmos in-place en términos de memoria. Puedes saber de antemano cuánta memoria usarán estas herramientas para procesar un archivo específico, y nunca agotará los recursos de tu computadora (a menos que tengas una muy antigua).

• Procesar archivos enormes y trabajar con muchos datos lleva tiempo. Es importante, en mi opinión, tener retroalimentación visual/en tiempo real para saber cuánto tiempo llevará procesar/importar un archivo. Es importante saber si acabas de iniciar un proceso de 7 horas o uno de 1,200 años.