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Detection-struts-cve-2017-5638-detector — Système de détection d'anomalies en temps réel pour l'exploit Apache Struts CVE-2017-5638 utilisant l'analytique en flux, l'analyse d'octets par 3-gram et Count-Min Sketch. Détecte les attaques RCE sans signatures, avec une latence <5 ms et <0,1 % de faux positifs. | Kitploit
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Detection-struts-cve-2017-5638-detector

Système de détection d'anomalies en temps réel pour l'exploit Apache Struts CVE-2017-5638 utilisant l'analytique en flux, l'analyse d'octets par 3-gram et Count-Min Sketch. Détecte les attaques RCE sans signatures, avec une latence <5 ms et <0,1 % de faux positifs.

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5il y a 1 anPas encore vérifié

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🚨 Détection d'anomalies en temps réel pour Apache Struts CVE-2017-5638

Détection d'exploit Zero-Day basée sur l'analyse en streaming et les structures de données probabilistes

Capture d'écran du tableau de bord Capture d'écran du tableau de bord

📌 Description du projet

Ce projet est un système de détection d'anomalies en temps réel conçu pour détecter les exploitations RCE (Remote Code Execution) sur Apache Struts via la vulnérabilité CVE-2017-5638, sans dépendre de signatures ou de motifs déjà connus.

CVE-2017-5638 est une vulnérabilité critique utilisée lors de l'attaque Equifax de 2017, qui a causé la fuite des données personnelles de 147 millions de personnes. Cette attaque a réussi en raison d'une défaillance dans la gestion des correctifs et de la détection précoce.

Ce système surmonte ces faiblesses avec :

  • ✅ Détection basée sur le comportement (pas de signature)
  • ✅ Analyse des 3-grammes au niveau octet de l'ensemble des requêtes HTTP
  • ✅ Count-Min Sketch pour un suivi efficace des fréquences
  • ✅ Divergence KL pour mesurer l'écart par rapport aux motifs normaux
  • ✅ Seuil adaptatif (moyenne + 3σ) pour une détection en temps réel
  • ✅ Tableau de bord visuel avec Streamlit
  • Objectif : détecter les exploits zero-day avant que le système ne soit compromis, même si la charge utile n'a jamais été vue auparavant.


    🎯 Objectifs principaux

    • Détecter les exploitations Struts en temps réel avec une latence ≤ 5 ms
    • Mémoire ≤ 1 Go même avec un débit ≥ 50 000 requêtes/seconde
    • Taux de faux positifs < 0,1 % sur des données normales
    • Taux de détection ≥ 95 % sur des charges utiles d'exploitation synthétiques
    • Système déployable et monitoré en temps réel

    Étapes d'exécution

    • Exécuter le simulateur de logs (50k req/sec, 60 secondes) python scripts/simulate_logs.py
    • Exécuter le système de détection python src/main.py
    • Ouvrir le tableau de bord en temps réel dans un nouveau terminal streamlit run scripts/dashboard.py
    Télécharger l’outil