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melee — Herramienta basada en Python para detectar infecciones de ransomware y código malicioso en instancias de MySQL. Realiza reconocimiento, enumeración de usuarios y escaneos profundos en bases de datos comprometidas. | Kitploit
Herramientas/GitHubGitHub/adityaks/melee
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GitHubadityaks/melee

melee

Herramienta basada en Python para detectar infecciones de ransomware y código malicioso en instancias de MySQL. Realiza reconocimiento, enumeración de usuarios y escaneos profundos en bases de datos comprometidas.

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2333hace 3 añosRevisado por Kitploit

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MELEE: Una herramienta para detectar infecciones de ransomware en instancias MySQL

Los atacantes están abusando de las instancias MySQL para llevar a cabo operaciones nefastas en Internet. Los ciberdelincuentes están apuntando a instancias MySQL expuestas y desencadenando infecciones a gran escala para exfiltrar datos, destruir datos y extorsionar dinero mediante rescates. Por ejemplo, una de las amenazas significativas que enfrentan las implementaciones de MySQL es el ransomware. Hemos creado una herramienta llamada "MELEE" para detectar posibles infecciones en instancias MySQL. La herramienta permite a investigadores de seguridad, testers de penetración y expertos en inteligencia de amenazas detectar instancias MySQL comprometidas e infectadas que ejecutan código malicioso. La herramienta también le permite realizar investigaciones eficientes en el campo del malware que apunta a bases de datos en la nube. En esta versión de la herramienta, se admiten los siguientes módulos:

  • Recopilación de información y reconocimiento de instancias MySQL
  • Exposición de instancias MySQL a Internet
  • Permisos de acceso MySQL para evaluar la ejecución remota de comandos
  • Enumeración de usuarios MySQL
  • Infecciones de ransomware en MySQL
  • Verificaciones básicas de evaluación para detectar infecciones de ransomware
  • Verificaciones exhaustivas de evaluación para extraer detalles insidiosos sobre posibles infecciones de ransomware
  • Detección y escaneo de ransomware MySQL para implementaciones tanto no autenticadas como autenticadas

Uso de la herramienta

root@kitploit:~
$ python3 melee.py 
	--------------------------------------------------------------------


            __  ___________    ____________
           /  |/  / ____/ /   / ____/ ____/
          / /|_/ / __/ / /   / __/ / __/   
         / /  / / /___/ /___/ /___/ /___   
        /_/  /_/_____/_____/_____/_____/   
                                   

        MELEE (may-lay): A Tool to Detect Potential Infections in MySQL Deployments!
        Authored by: Aditya K Sood {https://adityaksood.com} 
        
	--------------------------------------------------------------------

[*] { MELEE } Tool Usage:

[*] { MELEE } - MySQLDB Ransomware Infection Detector .....

[*] usage: melee.py  <mysql host (local or remote)> <mysql service port> <mysql username> <mysql password> <module>
[*] MELEE supported modules:
     - map_mysql_geoip: map the GeoIP presence of the MySQL host
     - check_anonymous_access: verify if the remote MySQL host has anonymous access
     - enum_mysql_db_names: enumerate all the available MySQL databases
     - enum_mysql_db_tables: enumerate all the tables in active databases
     - enum_mysql_db_users: enumerate all the user names related to MySQL database (MySQL user) only
     - enum_active_users: enumerate all the logged-in users (information_schema.process list) only
     - check_ransomware_infection: detect a potential ransomware infection
     - deep_scan_ransomware_infection: launch a deep scan to extract infected resources and a ransom message

[*] example: melee.py 99.34.123.xxx 3306 root root check_ransomware_infection
[*] example: melee.py 89.34.451.xxx 3306 root "" deep_scan_ransomware_infection


[*] tool considerations:
     - for ransom message analysis, the file is dumped to the local directory with <mysql_host>_ransom_message.txt
     - for the anonymous access module, do not supply any password with a username
     - for weak authentication credentials, use combinations such as <root:root>, or other combinations


Investigado y desarrollado por Aditya K Sood y Rohit Bansal 


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