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 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।
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 |
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।
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।
प्रोजेक्ट आँकड़े
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 |
न्यूनतम:
अनुशंसित:
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।
