ODIN

Observe, Détecter et Enquêter sur les Réseaux

Version actuelle : v2.0.0 "Huginn"

ODIN est un outil Python pour automatiser la collecte de renseignements, la découverte d'actifs et le reporting. N'oubliez pas de consulter la branche dev pour les nouveautés, et les retours sont les bienvenus !

Consultez le wiki GitHub pour les détails et les instructions d'installation et de configuration.

Que peut faire ODIN ?

ODIN vise à automatiser les tâches de reconnaissance de base utilisées par les équipes rouges pour découvrir et collecter des données sur les actifs réseau, y compris les domaines, les adresses IP et les systèmes exposés sur Internet. La fonctionnalité clé d'ODIN est la gestion des données et le reporting. Les données sont organisées dans une base de données, puis, optionnellement, cette base peut être convertie en un rapport HTML ou une base de données de graphes Neo4j pour visualiser les données.

ODIN effectue cela en plusieurs phases :

Phase 1 - Découverte d'actifs

• Collecter les informations de base sur l'organisation à partir de sources comme la base de données marketing Full Contact.
• Vérifier DNS Dumpster, Netcraft et les certificats TLS pour découvrir les sous-domaines des domaines fournis.
• Résoudre les domaines et sous-domaines en adresses IP via des connexions socket et des enregistrements DNS.
• Collecter des informations pour toutes les adresses IP, telles que les données de propriété et d'organisation, à partir de RDAP, whois et d'autres sources de données.
• Rechercher des domaines et chercher des adresses IP sur Shodan pour collecter des données supplémentaires, comme les systèmes d'exploitation, les bannières de services et les ports ouverts.
• Vérifier la possibilité de prises de contrôle et de domain fronting avec les domaines et sous-domaines.

Phase 2 - Découverte d'employés

• Récolter les adresses e-mail et les noms d'employés pour l'organisation cible.
• Lier les employés à des profils de réseaux sociaux via des moteurs de recherche et l'API Twitter.
• Vérifier les adresses e-mail découvertes avec Have I Been Pwned de Troy Hunt.

Phase 3 - Services Cloud et Web

• Rechercher des fichiers Office et PDF sous le domaine cible, les télécharger et extraire les métadonnées.
• Rechercher des buckets AWS S3 et des Digital Ocean Spaces en utilisant des mots-clés liés à l'organisation.
• Prendre des captures d'écran des services web découverts pour un examen rapide et précoce des services.

Phase 4 - Rapports

• Enregistrer toutes les données dans une base de données SQLite3 pour permettre une interrogation facile des données.
• Générer un rapport HTML en utilisant des requêtes SQL par défaut pour faciliter la consultation des données dans un navigateur web.
• Créer une base de données de graphes Neo4j qui relie toutes les entités découvertes (adresses IP, domaines, sous-domaines, ports et certificats) avec des relations (par exemple RESOLVES_TO, HAS_PORT).

À la fin de tout cela, vous aurez plusieurs façons de parcourir et visualiser les données. Même une simple requête Neo4j comme MATCH (n) RETURN n (afficher tout) peut créer un graphique fascinant du périmètre externe de l'organisation et permet de voir facilement comment les actifs sont liés. Les pages wiki Neo4j contiennent de meilleurs exemples de requêtes.