विश्लेषण को steganalysis में रखना।
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हर एक बिट।
उपयोग में आसान, जानकारीपूर्ण और व्यापक स्टेग्नालिसिस सूट।
यह मेरे SaaS साइडहसल (khao2.com) के लिए स्टेग्नालिसिस के लिए एक CLI टूल है।
K2 एक बहुमुखी स्टेग्नोग्राफी डिटेक्शन प्लेटफॉर्म है जो छवियों पर स्टेग्नालिसिस के लिए डिज़ाइन किया गया है।
K2 अलग है क्योंकि यह सांख्यिकीय और गणितीय परीक्षणों का एक व्यापक स्पेक्ट्रम उपयोग करता है जो छोटी विसंगतियों की जाँच करता है जो अत्यधिक परिष्कृत एल्गोरिदम (जैसे J-UNIWARD, JMiPOD) पीछे छोड़ते हैं, सीधे हस्ताक्षर देखने के बजाय यह विसंगतियों/संकेतों को देखता है।
K2 का ML भाग सभी विसंगतियों को एकत्र करने और एक बाइनरी निर्णय आउटपुट करने के लिए उपयोग किया जाता है कि छवि में स्टेग्नोग्राफी होने की कितनी संभावना है।
pip install -e .
टोकन प्राप्त करें:
अपना API टोकन कॉन्फ़िगर करें:
k2 token set k2_yourtokenhere32characterslower
API एंडपॉइंट कॉन्फ़िगर करें:
k2 endpoint set https://api.khao2.com
एक छवि का विश्लेषण करें:
k2 dig image.png
स्कैन की प्रगति को रीयल-टाइम में देखें:
k2 dig image.png --watch
आईडी द्वारा स्कैन परिणाम प्राप्त करें:
k2 get <scan-id>
एकाधिक छवियों को प्रोसेस करें:
k2 batch image1.png image2.jpg image3.gif
निर्देशिकाओं को पुनरावर्ती रूप से स्कैन करें:
k2 batch /path/to/images --recursive
कस्टम फ़ाइल पैटर्न:
k2 batch /path/to/files --pattern "*.png" --recursive
उपलब्ध प्लगइन्स सूचीबद्ध करें:
k2 plugins list
एक प्लगइन लोड करें:
k2 plugins load batch_processor
HTML डैशबोर्ड रिपोर्ट जनरेट करें:
k2 report dashboard.html
कार्यकारी सारांश जनरेट करें (पिछले 7 दिन):
k2 report executive_summary.html --executive --days 7
PDF के रूप में निर्यात करें:
k2 report analysis.pdf --format pdf
हाल के स्कैन सूचीबद्ध करें:
k2 list --limit 10
कोटा जांचें:
k2 quota
उपयोग विश्लेषण देखें:
k2 usage
Khao2 में एक शक्तिशाली प्लगइन सिस्टम है जो विस्तार और उन्नत कार्यक्षमता को सक्षम बनाता है:
उपयुक्त प्रोटोकॉल को लागू करके और इसे प्लगइन्स निर्देशिका में रखकर एक प्लगइन बनाएँ। उदाहरणों के लिए बिल्ट-इन प्लगइन्स देखें।
यह एक व्यक्तिगत प्रोजेक्ट है जो SaaS साइड हसल में बदल गया है, मैंने मूल रूप से इसे अपनी CTF चुनौतियों के लिए बनाया था, इसका कोई उत्पाद बनाने का इरादा नहीं था।
लोग कह सकते हैं कि मुफ्त में प्रति माह 5 स्कैन बहुत कम है, लेकिन कृपया ध्यान रखें कि ये सांख्यिकीय स्कैन स्वाभाविक रूप से अनुक्रमिक हैं और Modal.com HPC पर चलने पर + मिनट तक का समय लेते हैं।
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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
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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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परीक्षण चलाएँ:
pytest
डेवलपमेंट मोड में स्थापित करें:
pip install -e .