Apkx-Hunter v2.7.0
C-आधारित एंड्रॉइड स्थैतिक विश्लेषण फ्रेमवर्क, जो डीकंपिलेशन, गुप्त जानकारी का पता लगाने, एंडपॉइंट खोज, अनुमति विश्लेषण और ML-सहायित गुप्त वर्गीकरण के साथ नेटिव लाइब्रेरी स्कैनिंग के लिए है।
APKX-Hunter v2.7.2 — Debian Package 
APKX-Hunter एक ओपन-सोर्स Android Static Analysis Framework है, जो पूरी तरह से C में लिखा गया है, और विशेष रूप से Android सुरक्षा मूल्यांकन, रिवर्स इंजीनियरिंग, मैलवेयर विश्लेषण, OWASP MASVS अनुपालन स्कैनिंग, बग बाउंटी हंटिंग और पेनेट्रेशन टेस्टिंग के लिए बनाया गया है।
यह फ्रेमवर्क समर्थित Android पैकेज प्रारूपों, जिनमें APK, APKS, APKM, XAPK, और ZIP आर्काइव शामिल हैं, को स्वचालित रूप से निकालकर और विश्लेषण करके एकल-एप्लिकेशन और बड़े पैमाने पर Android एप्लिकेशन विश्लेषण दोनों का समर्थन करता है। रिकर्सिव मल्टी-APK स्कैनिंग और साइलेंट बैच मोड के साथ, APKX-Hunter को बड़े Android एप्लिकेशन संग्रहों को कुशलतापूर्वक संसाधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, साथ ही स्वच्छ, व्यवस्थित और कार्रवाई योग्य परिणाम उत्पन्न करता है।
APKX-Hunter कई स्थैतिक विश्लेषण तकनीकों को जोड़ता है—जिनमें डीकंपाइलेशन, AndroidManifest विश्लेषण, अनुमति विश्लेषण, निर्यातित घटक पहचान, एंडपॉइंट खोज, हार्डकोडेड सीक्रेट पहचान, क्लाउड कॉन्फ़िगरेशन खोज, नेटिव लाइब्रेरी पहचान, और OWASP MASVS सुरक्षा जांच शामिल हैं—Android एप्लिकेशनों के अंदर सुरक्षा-संबंधित जानकारी उजागर करने के लिए।
APKX-Hunter एक हल्का मशीन लर्निंग-आधारित सीक्रेट क्लासिफिकेशन इंजन भी एकीकृत करता है, जो पूरी तरह से C में लिखा गया है, और पहचाने गए सीक्रेट्स को आत्मविश्वास और गंभीरता के आधार पर स्वचालित रूप से वर्गीकृत करता है, जिससे सुरक्षा शोधकर्ताओं को उच्च-मूल्य वाले निष्कर्षों को प्राथमिकता देने, झूठी सकारात्मकताओं को कम करने और भेद्यता ट्राइएज को तेज करने में मदद मिलती है।
प्रत्येक स्कैन के अंत में, APKX-Hunter विस्तृत स्कैन आँकड़े उत्पन्न करता है, जिनमें स्कैन किए गए APK की संख्या, विश्लेषण की गई फ़ाइलें, पहचाने गए सीक्रेट्स, पहचाने गए पैटर्न और MASVS निष्कर्ष शामिल हैं, जो शोधकर्ताओं को संपूर्ण सुरक्षा मूल्यांकन का व्यापक अवलोकन प्रदान करते हैं।
- GitHub: https://github.com/SyscallX-18113/Apkx-Hunter
- डेवलपर: SyscallX-18113
- संस्करण: v2.7.2
OWASP MASVS स्कैनिंग समर्थन
Apkx-Hunter में अब OWASP MASVS सुरक्षा स्कैनिंग शामिल है, जिसमें 15 श्रेणियाँ और 166 पहचान पैटर्न हैं:
| # | श्रेणी | पैटर्न |
|---|---|---|
| 1 | कमजोर क्रिप्टोग्राफी | 28 |
| 2 | सर्टिफिकेट पिनिंग | 13 |
| 3 | रूट डिटेक्शन | 20 |
| 4 | एंटी डिबगिंग | 9 |
| 5 | एंटी टैम्पर | 3 |
| 6 | SharedPreferences | 8 |
| 7 | SQLite | 9 |
| 8 | बाहरी स्टोरेज | 11 |
| 9 | डायनामिक कोड लोडिंग | 10 |
| 10 | रिफ्लेक्शन | 9 |
| 11 | रनटाइम कमांड निष्पादन | 9 |
| 12 | WebView सुरक्षा | 13 |
| 13 | नेटवर्क सुरक्षा | 10 |
| 14 | SSL सत्यापन | 10 |
| 15 | नेटिव लाइब्रेरी लोडिंग | 9 |
| कुल | 166 |
OWASP सत्यापन
APKXHunter का परीक्षण OWASP UnCrackable Level 4 एप्लिकेशन के विरुद्ध किया गया है। स्कैन ने कई सुरक्षा निष्कर्षों की सफलतापूर्वक पहचान की, जो इसके OWASP MASVS स्कैनिंग इंजन और Android स्थैतिक विश्लेषण क्षमताओं की प्रभावशीलता को प्रदर्शित करता है।
विशेषताएँ
- Linux और Debian एकीकरण — नेटिव Debian पैकेज (.deb), सिस्टम-व्यापी स्थापना, डेस्कटॉप एप्लिकेशन लॉन्चर, एप्लिकेशन मेनू एकीकरण, कस्टम एप्लिकेशन आइकन, स्वचालित फ्रेमवर्क एसेट स्थापना, अंतर्निहित निर्भरता प्रबंधक (--install-dependencies)
- OWASP MASVS समर्थन — Apkx-Hunter में अब व्यापक OWASP MASVS सुरक्षा स्कैनिंग शामिल है, जिसमें 14+ श्रेणियाँ और 160+ पहचान पैटर्न हैं:
- JADX डीकंपाइलेशन — तेज़ और गहन डीकंपाइलेशन मोड
- APKTool डीकंपाइलेशन — पूर्ण APKTool-आधारित डीकंपाइलेशन और स्कैनिंग
- आर्काइव निष्कर्षण — APK, APKM, APKS, XAPK, और ZIP प्रारूपों के लिए समर्थन
- डीकंपाइल्ड फ़ोल्डर स्कैनिंग — किसी भी पहले से डीकंपाइल किए गए JADX स्रोत निर्देशिका को स्कैन करें
- APKTool फ़ोल्डर स्कैनिंग — किसी भी पहले से डीकंपाइल किए गए APKTool निर्देशिका को स्कैन करें
- सीक्रेट पहचान — API कुंजियाँ, टोकन, पासवर्ड और एम्बेडेड सीक्रेट्स खोजें
- एंडपॉइंट खोज — URL, एंडपॉइंट और सुरक्षा-संबंधित पैटर्न की पहचान करें
- Android अनुमति विश्लेषण — अनुमतियों और निर्यातित गतिविधियों का विश्लेषण करें
- नेटिव (.so) लाइब्रेरी पहचान — ऐप में बंडल की गई नेटिव लाइब्रेरीज़ का पता लगाएं
- फ़ाइल इन्वेंट्री निर्माण — पूर्ण फ़ाइल इन्वेंट्री रिपोर्ट उत्पन्न करें
- मशीन लर्निंग-आधारित सीक्रेट क्लासिफिकेशन (हाइलाइटेड विशेषता) — पहचाने गए सीक्रेट्स के लिए ML-सहायता प्राप्त आत्मविश्वास स्कोरिंग, जो ट्राइएज को तेज करती है और सीक्रेट खोज में झूठी सकारात्मकताओं को कम करती है
- रिकर्सिव मल्टी-APK स्कैनिंग — बड़े पैमाने पर Android एप्लिकेशन विश्लेषण के लिए कई APK को रिकर्सिव रूप से स्वचालित रूप से स्कैन करें
- स्वचालित पैकेज निष्कर्षण — APKS, APKM, XAPK, और ZIP पैकेज प्रारूपों से APK को स्वचालित रूप से निकालें और विश्लेषण करें
- साइलेंट बैच मोड — विश्लेषण परिणामों को संरक्षित करते हुए बड़े पैमाने पर स्कैन के दौरान स्वच्छ टर्मिनल आउटपुट
- स्कैन-अंत आँकड़े — स्कैन किए गए APK, विश्लेषण की गई फ़ाइलें, पहचाने गए सीक्रेट्स, पहचाने गए पैटर्न और MASVS निष्कर्षों सहित विस्तृत स्कैन सारांश प्रदर्शित करें
- उन्नत कमांड-लाइन इंटरफ़ेस — बेहतर तर्क पार्सिंग, इनपुट सत्यापन और उपयोगकर्ता-अनुकूल त्रुटि रिपोर्टिंग
- बेहतर फ्रेमवर्क स्थिरता — उन्नत त्रुटि प्रबंधन, मेमोरी प्रबंधन और समग्र फ्रेमवर्क विश्वसनीयता
मशीन लर्निंग मॉडल
APKXHunter एक ऑफ़लाइन मशीन लर्निंग क्लासिफायर का उपयोग करता है। model.bin में केवल प्रशिक्षित संख्यात्मक भार होते हैं जिनका उपयोग पहचाने गए सीक्रेट्स के आत्मविश्वास स्कोर की गणना करने के लिए किया जाता है।
यह निष्पादन योग्य नहीं है।
इसमें कोई कोड नहीं है।
इसे केवल बाइनरी डेटा के रूप में लोड किया जाता है।
- ऑफ़लाइन ML अनुमान — सभी मॉडल अनुमान स्थानीय रूप से चलते हैं, किसी क्लाउड API या इंटरनेट कनेक्शन की आवश्यकता नहीं होती
- आत्मविश्वास संभावना स्कोरिंग — प्रत्येक पहचाने गए सीक्रेट को प्रशिक्षित मॉडल से आत्मविश्वास संभावना प्राप्त होती है
प्रोजेक्ट आँकड़े
- भाषा: C
- कोडबेस: 5,800+ पंक्तियाँ
- आर्किटेक्चर: मॉड्यूलर
- प्लेटफ़ॉर्म: Linux
प्लेटफ़ॉर्म समर्थन
- Linux (समर्थित)
- Windows (समर्थित नहीं)
- macOS (समर्थित नहीं)
प्रदर्शन
निम्नलिखित परिणाम विकास के दौरान किए गए परीक्षण पर आधारित हैं।
| मीट्रिक | परीक्षण मान |
|---|---|
| ऑपरेटिंग सिस्टम | Kali Linux |
| परीक्षण के लिए उपयोग की गई RAM | 8 GB |
| CPU | Intel Core i3-2120 |
| सबसे बड़ा APK सफलतापूर्वक डीकंपाइल या स्कैन किया गया | 85 MB |
| औसत डीकंपाइलेशन समय | ~50 - 60 सेकंड |
सिस्टम आवश्यकताएँ
न्यूनतम:
- Linux
- 4 GB RAM
- JADX
- APKTool
- unzip
अनुशंसित:
- Linux
- 8 GB RAM या अधिक
- क्वाड-कोर CPU
- SSD स्टोरेज
ML सीक्रेट क्लासिफिकेशन
APKXHunter अपने सीक्रेट पहचान वर्कफ़्लो के भाग के रूप में एक हल्का मशीन लर्निंग-आधारित सीक्रेट क्लासिफिकेशन इंजन एकीकृत करता है, जो पूरी तरह से C में लिखा गया है। यह एक सांख्यिकीय मशीन लर्निंग मॉडल है — न कि कोई Large Language Model, ChatGPT, Generative AI, या Deep Learning प्रणाली।
- APKXHunter द्वारा पहचाने गए सीक्रेट्स का विश्लेषण एकीकृत मशीन लर्निंग क्लासिफिकेशन इंजन द्वारा किया जाता है।
- मॉडल अनुमान लगाता है कि पहचाना गया सीक्रेट वैध या सुरक्षा-संवेदनशील है या नहीं।
- निष्कर्षों को आत्मविश्वास-आधारित गंभीरता स्कोरिंग का उपयोग करके प्राथमिकता दी जाती है।
- ML इंजन शोधकर्ताओं को निष्कर्षों को तेजी से ट्राइएज करने में सहायता करता है।
- ML इंजन को मैन्युअल सत्यापन को बदलने के बजाय मानव विश्लेषण में सहायता करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।