Khao2

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Chaque moindre bit.

Suite de stéganalyse facile à utiliser, informative et complète.

C'est un outil CLI pour mon sidehustle SaaS (khao2.com) pour la stéganalyse.

FAQs

Mais qu'est-ce que Khao2/K2 exactement ?

K2 est une plateforme de détection de stéganographie polyvalente conçue pour la stéganalyse d'images.

Pourquoi est-il différent de quelque chose comme Stegoveritas ?

K2 est différent car il utilise un large éventail de tests statistiques et mathématiques qui vérifient les petites anomalies que les algorithmes très sophistiqués (par exemple J-UNIWARD, JMiPOD) laissent derrière eux, au lieu de rechercher des signatures directes, il recherche des anomalies/signaux.

À quoi sert la partie ML ?

La partie ML de K2 est utilisée pour agréger toutes les anomalies et fournir un verdict binaire sur la probabilité que l'image donnée contienne de la stéganographie.

Installation

pip install -e .

Utilisation

Obtenez un jeton :

• Inscrivez-vous sur app.khao2.com
• Créez une clé API dans l'onglet API Keys

Configurez votre jeton API :

k2 token set k2_yourtokenhere32characterslower

Configurez le point de terminaison API :

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

Commandes de base

Analyser une image :

k2 dig image.png

Suivre la progression de l'analyse en temps réel :

k2 dig image.png --watch

Obtenir les résultats d'analyse par ID :

k2 get <scan-id>

Traitement par lots

Traiter plusieurs images :

k2 batch image1.png image2.jpg image3.gif

Analyser récursivement les répertoires :

k2 batch /path/to/images --recursive

Modèles de fichiers personnalisés :

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

Gestion des plugins

Lister les plugins disponibles :

k2 plugins list

Charger un plugin :

k2 plugins load batch_processor

Rapports

Générer un rapport de tableau de bord HTML :

k2 report dashboard.html

Générer un résumé exécutif (7 derniers jours) :

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

Exporter en PDF :

k2 report analysis.pdf --format pdf

Fonctionnalités avancées

Lister les analyses récentes :

k2 list --limit 10

Vérifier le quota :

k2 quota

Voir les analyses d'utilisation :

k2 usage

Architecture des plugins

Khao2 dispose d'un système de plugins puissant qui permet l'extensibilité et des fonctionnalités avancées :

Plugins intégrés

• Batch Processor : Traitement par lots intelligent avec contrôle de concurrence et routage intelligent
• Enterprise Collaboration : Espaces de travail d'équipe, automatisation des workflows et pistes d'audit
• Hybrid Processing : Analyse cloud-locale avec mise en cache et optimisation des coûts
• Advanced Intelligence : Reconnaissance de motifs et apprentissage continu à partir des résultats d'analyse
• Reporting & Visualization : Tableaux de bord complets et capacités d'exportation

Types de plugins

• Detector Plugins : Algorithmes de détection de stéganographie personnalisés
• Processor Plugins : Traitement par lots et workflows d'automatisation
• Exporter Plugins : Formats de rapport personnalisés et intégrations
• Analyzer Plugins : Fonctionnalités d'analyse avancée et d'intelligence
• Integration Plugins : Intégrations de services tiers

Développement de plugins personnalisés

Créez un plugin en implémentant le protocole approprié et en le plaçant dans le répertoire des plugins. Consultez les plugins intégrés pour des exemples.

Info

Ceci est un projet personnel transformé en side hustle SaaS, je l'ai initialement construit pour mes propres défis CTF sans intention d'en faire un produit.

Tarification

Les gens peuvent dire que 5 analyses par mois gratuitement c'est trop peu, mais veuillez garder à l'esprit que ces analyses statistiques sont séquentielles par nature et prennent plusieurs minutes où elles s'exécutent sur Modal.com HPC.

Trucs sympas

• Il a détecté J-UNIWARD à 0.2 BPP
• Très bon pour détecter LSB
• Utilise le ML pour classifier tous les tests statistiques afin d'obtenir une vue lisible par l'humain

Exemple de sortie 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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Développement

Exécuter les tests :

pytest

Installer en mode développement :

pip install -e .