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Detection-struts-cve-2017-5638-detector — Sistema de detección de anomalías en tiempo real para el exploit de Apache Struts CVE-2017-5638 mediante análisis en streaming, análisis de bytes de 3-gramas y Count-Min Sketch. Detecta ataques de RCE sin firmas, con latencia <5ms y falsos positivos <0.1%. | Kitploit
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Detection-struts-cve-2017-5638-detector

Sistema de detección de anomalías en tiempo real para el exploit de Apache Struts CVE-2017-5638 mediante análisis en streaming, análisis de bytes de 3-gramas y Count-Min Sketch. Detecta ataques de RCE sin firmas, con latencia <5ms y falsos positivos <0.1%.

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🚨 Detección de Anomalías en Tiempo Real para Apache Struts CVE-2017-5638

Detección de Exploits Zero-Day Basada en Analítica de Streaming y Estructuras de Datos Probabilísticas

Dashboard Screenshot Dashboard Screenshot

📌 Descripción del Proyecto

Este proyecto es un sistema de detección de anomalías en tiempo real diseñado para detectar explotaciones RCE (Remote Code Execution) en Apache Struts a través de la vulnerabilidad CVE-2017-5638, sin depender de firmas o patrones conocidos.

CVE-2017-5638 es una vulnerabilidad crítica utilizada en el ataque a Equifax en 2017, que provocó la filtración de datos personales de 147 millones de personas. Este ataque tuvo éxito debido a fallos en la gestión de parches y en la detección temprana.

Este sistema aborda esas debilidades mediante:

  • ✅ Detección basada en comportamiento (no en firmas)
  • ✅ Análisis de 3-gramas a nivel de byte de todas las solicitudes HTTP
  • ✅ Count-Min Sketch para un seguimiento eficiente de frecuencias
  • ✅ Divergencia KL para medir desviaciones del patrón normal
  • ✅ Umbral adaptativo (media + 3σ) para detección en tiempo real
  • ✅ Panel de control visual con Streamlit
  • Objetivo: detectar explotaciones zero-day antes de que el sistema sea comprometido, incluso si la carga útil nunca se ha visto antes.


    🎯 Objetivos Principales

    • Detectar explotaciones de Struts en tiempo real con latencia ≤ 5ms
    • Memoria ≤ 1 GB incluso con un rendimiento ≥ 50.000 solicitudes/segundo
    • Tasa de falsos positivos < 0,1% en datos normales
    • Tasa de detección ≥ 95% en cargas útiles de explotación sintéticas
    • Sistema desplegable y monitoreable en tiempo real

    PASOS para ejecutar

    • Ejecutar el simulador de logs (50k req/seg, 60 segundos) python scripts/simulate_logs.py
    • Ejecutar el sistema de detección python src/main.py
    • Abrir el panel de control en tiempo real en una nueva terminal streamlit run scripts/dashboard.py
    Descargar herramienta