Khao2

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Cada pequeño bit.

Suite de esteganálisis fácil de usar, informativa y completa.

Esta es una herramienta CLI para mi proyecto paralelo SaaS (khao2.com) para esteganálisis.

Preguntas frecuentes

Pero, ¿qué es realmente Khao2/K2?

K2 es una plataforma versátil de detección de esteganografía diseñada para el esteganálisis de imágenes.

¿Por qué es diferente de algo como Stegoveritas?

K2 es diferente porque utiliza un amplio espectro de pruebas estadísticas y matemáticas que detectan pequeñas anomalías que algoritmos altamente sofisticados (por ejemplo, J-UNIWARD, JMiPOD) dejan atrás; en lugar de buscar firmas directas, busca anomalías/señales.

¿Cuál es la parte de ML?

La parte de ML de K2 se utiliza para agregar todas las anomalías y emitir un veredicto binario sobre la probabilidad de que dicha imagen contenga esteganografía.

Instalación

pip install -e .

Uso

Obtén un token:

• Regístrate en app.khao2.com
• Crea una clave de API en la pestaña de Claves de API

Configura tu token de API:

k2 token set k2_yourtokenhere32characterslower

Configura el endpoint de la API:

k2 endpoint set https://api.khao2.com

Comandos básicos

Analizar una imagen:

k2 dig image.png

Ver el progreso del escaneo en tiempo real:

k2 dig image.png --watch

Obtener resultados de escaneo por ID:

k2 get <scan-id>

Procesamiento por lotes

Procesar múltiples imágenes:

k2 batch image1.png image2.jpg image3.gif

Escaneo recursivo de directorios:

k2 batch /path/to/images --recursive

Patrones de archivo personalizados:

k2 batch /path/to/files --pattern "*.png" --recursive

Gestión de plugins

Listar plugins disponibles:

k2 plugins list

Cargar un plugin:

k2 plugins load batch_processor

Informes

Generar informe de panel HTML:

k2 report dashboard.html

Generar resumen ejecutivo (últimos 7 días):

k2 report executive_summary.html --executive --days 7

Exportar como PDF:

k2 report analysis.pdf --format pdf

Funciones avanzadas

Listar escaneos recientes:

k2 list --limit 10

Consultar cuota:

k2 quota

Ver análisis de uso:

k2 usage

Arquitectura de plugins

Khao2 cuenta con un potente sistema de plugins que permite extensibilidad y funcionalidad avanzada:

Plugins integrados

• Batch Processor: Procesamiento inteligente por lotes con control de concurrencia y enrutamiento inteligente
• Enterprise Collaboration: Espacios de trabajo en equipo, automatización de flujos de trabajo y registros de auditoría
• Hybrid Processing: Análisis híbrido local-nube con almacenamiento en caché y optimización de costos
• Advanced Intelligence: Reconocimiento de patrones y aprendizaje continuo a partir de resultados de escaneo
• Reporting & Visualization: Paneles completos y capacidades de exportación

Tipos de plugins

• Detector Plugins: Algoritmos personalizados de detección de esteganografía
• Processor Plugins: Flujos de trabajo de procesamiento por lotes y automatización
• Exporter Plugins: Formatos de informe personalizados e integraciones
• Analyzer Plugins: Funciones avanzadas de análisis e inteligencia
• Integration Plugins: Integraciones con servicios de terceros

Desarrollo de plugins personalizados

Crea un plugin implementando el protocolo adecuado y colocándolo en el directorio de plugins. Consulta los plugins integrados como ejemplo.

Información

Este es un proyecto personal convertido en proyecto paralelo SaaS; originalmente lo construí para mis propios desafíos CTF sin intención de convertirlo en un producto.

Precios

Algunos pueden pensar que 5 escaneos gratuitos al mes son muy pocos, pero ten en cuenta que estos escaneos estadísticos son secuenciales por naturaleza y pueden llevar más de minutos ejecutándose en HPC de Modal.com.

Cosas interesantes

• Detectó J-UNIWARD a 0.2 BPP
• Muy bueno detectando LSB
• Utiliza ML para clasificar todas las pruebas estadísticas y ofrecer una vista legible para humanos

Ejemplo de salida de CLI:

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KHAO2 IMAGE FORENSICS | Every little bit.

✅ ANALYSIS COMPLETE
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VERDICT: BENIGN
Possibility: 8%
Confidence: 85.0%

File: test.png
Size: 88 bytes | 1x1 | PNG

SSDEEP: 3:yionv//thPlE+tnMysyxdk/Slc+0kxQcnd6vtjp:6v/lhPfZMys+k/WT0krnd6vdp
SHA512: cd96b0688ad40f6b8ea0f2dd5529ae14d0037fbf8b30e1a1d0fd1a81a16e4c4305c95f1673aee7808a618c70ce4d0d4706c31dc7fb8cf4deab39c8ce584d7535
SHA256: 39768f51d067905ee91c1422fe26ea2cc978ff0ac12bb61b3878f094c2cd1db3
MD5: b34c91ec15a592d974131f02c1f05cb6

ENGINES: 329/339 completed | 10 failed
Runtime: 373489ms | 29.84K FLOPs

FILE INTEGRITY
├─ Format: PNG image, 1 x 1, 8-bit/color RGBA, non-interlaced
├─ Mode: RGBA

STATISTICAL ANALYSIS
├─ Entropy: -0.0
├─ Size Score: 0.09
└─ Strings Found: 0

ANOMALIES DETECTED: 1 (85.0% CONFIDENCE)
! #082_CLA Perfect lag correlation in a 1x1 image, likely trivial and not indicative of hidden data
  Confidence: 50.0% | Anomaly Value: 10.0

IDENTIFIED MEDIUM: none
IDENTIFIED VECTOR: No hidden data detected; image size and entropy too low for embedding
TECHNIQUE CARDINALS: LSB Replacement,PNG ancillary chunks,Palette LSB

RECOMMENDED NEXT STEPS:
  Run pngcheck and exiftool to list all PNG chunks, use StegDetect or zsteg on the file, and re‑run binwalk with deeper recursion to confirm no hidden payloads.

POTENTIAL FALSE NEGATIVE REASONS:
  • Extremely small carrier (30% likelihood)
  • Stego in unparsed metadata (25% likelihood)
  • Custom proprietary embedding (20% likelihood)
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Desarrollo

Ejecutar pruebas:

pytest

Instalar en modo de desarrollo:

pip install -e .