ODIN

नेटवर्क का निरीक्षण, पता लगाना और जांच करना

वर्तमान संस्करण: v2.0.0 "Huginn"

ODIN एक Python टूल है जो खुफिया जानकारी संग्रह, एसेट डिस्कवरी और रिपोर्टिंग को स्वचालित करने के लिए है। याद रखें, नवीनतम सुविधाओं के लिए dev ब्रांच देखें, और प्रतिक्रिया का स्वागत है!

विवरण और स्थापना तथा सेटअप निर्देशों के लिए GitHub विकी देखें।

ODIN क्या कर सकता है?

ODIN का उद्देश्य रेड टीमों द्वारा उपयोग किए जाने वाले बुनियादी रिकॉन कार्यों को स्वचालित करना है, ताकि नेटवर्क एसेट्स (डोमेन, IP पते और इंटरनेट-सामने वाले सिस्टम सहित) पर डेटा खोजा और एकत्र किया जा सके। ODIN की मुख्य विशेषता डेटा प्रबंधन और रिपोर्टिंग है। डेटा एक डेटाबेस में व्यवस्थित किया जाता है, और फिर, वैकल्पिक रूप से, उस डेटाबेस को HTML रिपोर्ट या Neo4j ग्राफ़ डेटाबेस में डेटा विज़ुअलाइज़ करने के लिए परिवर्तित किया जा सकता है।

ODIN इसे कई चरणों में करता है:

चरण 1 - एसेट डिस्कवरी

• Full Contact मार्केटिंग डेटाबेस जैसे स्रोतों से बुनियादी संगठन जानकारी एकत्र करें।
• प्रदान किए गए डोमेन के लिए उपडोमेन खोजने के लिए DNS Dumpster, Netcraft और TLS प्रमाणपत्रों की जाँच करें।
• सॉकेट कनेक्शन और DNS रिकॉर्ड के माध्यम से डोमेन और उपडोमेन को IP पतों पर हल करें।
• सभी IP पतों के लिए RDAP, whois और अन्य डेटा स्रोतों से स्वामित्व और संगठन डेटा जैसी जानकारी एकत्र करें।
• Shodan पर डोमेन खोजें और IP पतों की खोज करें ताकि ऑपरेटिंग सिस्टम, सेवा बैनर और खुले पोर्ट जैसे अतिरिक्त डेटा एकत्र किए जा सकें।
• डोमेन और उपडोमेन के साथ टेकओवर और डोमेन फ़्रंटिंग की संभावना की जाँच करें।

चरण 2 - कर्मचारी खोज

• लक्ष्य संगठन के लिए ईमेल पते और कर्मचारी नाम एकत्रित करें।
• खोज इंजन और Twitter API के माध्यम से कर्मचारियों को सोशल मीडिया प्रोफ़ाइल से जोड़ें।
• Troy Hunt's Have I Been Pwned के साथ खोजे गए ईमेल पतों की क्रॉस-जांच करें।

चरण 3 - क्लाउड और वेब सेवाएँ

• लक्ष्य डोमेन के तहत Office फ़ाइलों और PDFs की खोज करें, उन्हें डाउनलोड करें और मेटाडेटा निकालें।
• संगठन से संबंधित कीवर्ड का उपयोग करके AWS S3 बकेट और Digital Ocean Spaces की खोज करें।
• सेवाओं की त्वरित, प्रारंभिक समीक्षा के लिए खोजी गई वेब सेवाओं के स्क्रीनशॉट लें।

चरण 4 - रिपोर्टिंग

• सभी डेटा को SQLite3 डेटाबेस में सहेजें ताकि डेटा को आसानी से क्वेरी किया जा सके।
• वेब ब्राउज़र में डेटा को आसानी से देखने के लिए डिफ़ॉल्ट SQL क्वेरी का उपयोग करके HTML रिपोर्ट तैयार करें।
• एक Neo4j ग्राफ़ डेटाबेस बनाएं जो खोजी गई सभी संस्थाओं (IP पते, डोमेन, उपडोमेन, पोर्ट और प्रमाणपत्र) को संबंधों (जैसे RESOLVES_TO, HAS_PORT) से जोड़ता है।

इन सबके अंत में आपके पास डेटा ब्राउज़ करने और विज़ुअलाइज़ करने के कई तरीके होंगे। एक साधारण Neo4j क्वेरी जैसे MATCH (n) RETURN n (सब कुछ प्रदर्शित करें) भी संगठन के बाहरी परिधि का एक आकर्षक ग्राफ़ बना सकती है और यह देखना आसान बना सकती है कि एसेट कैसे जुड़े हैं। Neo4j विकी पृष्ठ में बेहतर क्वेरी उदाहरण हैं।