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Crow-Eye — Motore open source di analisi forense per Windows che acquisisce, analizza e correla gli artefatti (MFT, USN, Registry, ecc.) per ricostruire le timeline con analisi assistita da IA e sigillatura delle prove conforme agli standard giudiziari. | Kitploit
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Crow-Eye

Motore open source di analisi forense per Windows che acquisisce, analizza e correla gli artefatti (MFT, USN, Registry, ecc.) per ricostruire le timeline con analisi assistita da IA e sigillatura delle prove conforme agli standard giudiziari.

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111112924 giorni faRevisionato da Kitploit

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Crow-Eye — Motore Forense per Windows

Logo Crow-Eye

Una macchina del tempo forense per Windows.
Crow-Eye non si limita a rilevare — ricostruisce ciò che è realmente accaduto sulla linea temporale, dall'acquisizione fino a un verdetto riconducibile ai suoi record di origine.

Licenza: GPL v3 Versione Motore di Correlazione Piattaforma Python Discord Stelle GitHub Problemi GitHub Ultimo commit

Indice dei contenuti

  • Panoramica
  • ✨ Punti salienti
  • 👥 A chi è rivolto Crow-Eye
  • 🧭 Sottosistemi in sintesi
  • 🏗️ Architettura
  • 📥 Download e installazione
  • 🚀 Avvio rapido
  • 📂 Artefatti supportati
  • 🔧 Modalità di analisi
    • 📎 Importa prove (dati di terze parti)
  • 🧠 Analisi del comportamento utente (UBA)
  • 🧩 Motore di correlazione
  • 👁️ Eye — L'assistente AI forense
  • 📖 Eye-Describe — Knowledge base degli artefatti a livello di byte
  • 🧪 Qualità e validazione
  • 🔬 Piattaforma di ricerca
  • 🛠️ Note tecniche
  • 📸 Screenshot
  • 🚧 Roadmap
  • 📚 Documentazione
  • 🤝 Contributi
  • 🌐 Sito web e community
  • 📄 Licenza
  • 📝 Citare Crow-Eye
  • 💖 Supporto
  • Crediti

Panoramica

Crow-Eye è un motore forense open-source (GPL-3.0) per Windows che unifica acquisizione, analisi, verifica, intelligence e AI. La maggior parte degli strumenti di sicurezza chiede "questo è dannoso?" e scarta tutto ciò che sembra legittimo. Crow-Eye pone una domanda diversa: "cosa è successo?" Correla tutta l'attività — sospetta o meno — e ricostruisce la sequenza reale degli eventi su un sistema, così la verità di un'indagine viene ricostruita dalle prove piuttosto che ipotizzata dagli alert.

Questo design incentrato sulla ricostruzione è esattamente ciò che serve per cacciare minacce APT e di livello statale: gli avversari sofisticati vivono all'interno di strumenti legittimi (powershell.exe, PsExec, certutil) e nella sequenza delle azioni — invisibili agli strumenti che scartano tutto ciò che sembra normale. Poiché Crow-Eye non scarta mai nulla e ragiona sugli artefatti di esecuzione (che sopravvivono alla manomissione dei log e all'anti-forensics), l'attacco non può nascondersi. Lo stesso motore rimane accessibile per il lavoro DFIR quotidiano e per i non esperti che vogliono semplicemente sapere cosa è successo su un computer.

  • 🕰️ Ricostruisci, non limitarti a rilevare — ricostruisci la linea temporale di ciò che è realmente accaduto.
  • 🖥️ Multi-piattaforma — analisi live e offline completa su Windows; analisi offline e parsing di immagini forensi su Linux (i parser live sono solo per Windows).
  • 🔒 Privato per design — 0 ms di dati inviati fuori dal dispositivo; l'assistente AI Eye può funzionare completamente air-gapped.
  • 🧾 Grado giudiziario — le prove sono sigillate crittograficamente e ogni passaggio è verificabile.
  • 📦 Versione attuale: 0.13.0 · Motore di correlazione: 1.7.0 · Licenza: GPL-3.0.

✨ Punti salienti

  • Ricostruzione piuttosto che rilevamento. Correla ogni artefatto in un'unica storia navigabile per entità, invece di un cumulo di alert.
  • Integrato end-to-end — acquisizione → correlazione → linea temporale → analisi comportamentale → AI → memoria del caso sigillata: una pipeline completa che nessuno strumento consolidato copre.
  • Profondo negli artefatti, non superficiale nei log. Prefetch, Amcache, ShimCache, SRUM, MFT, USN, LNK/JumpLists e altro sopravvivono alla cancellazione dei log e ai trucchi "living-off-the-land" che accecano gli strumenti basati solo sui log.
  • L'assistente AI Eye — indagine forense in linguaggio naturale con una catena di custodia verificabile e a prova di manomissione, eseguibile nel cloud, su un server privato o completamente offline.
  • Analisi del comportamento utente (UBA) — trasforma gli artefatti grezzi in una storia dell'attività in inglese semplice, leggibile da HR e periti.
  • Gratuito e open-source (GPL-3.0) — verificabile da chiunque, con un attivo sforzo di ricerca e documentazione.

👥 A chi è rivolto Crow-Eye

Crow-Eye è utilizzato in flussi di lavoro molto diversi. Ciascuno entra nel motore attraverso una porta diversa:

SeiInput tipicoDa dove iniziare
IR aziendale / MSSP / MDRRaccolte mirate da Velociraptor, KAPE o raccolta nativa EDRImportatore offline → Motore di correlazione → UBA
Forze dell'ordine / laboratori forensiImmagini forensi complete (E01, VHDX, VMDK, Raw) con requisiti di catena di custodiaAnalisi delle immagini → Motore di correlazione → Mappa narrativa
Sicurezza interna / indagini su minacce interne e HRSistemi live o artefatti raccoltiAnalisi live → storia dell'attività UBA
Studenti, educatori e ricercatoriImmagini di esempio e dati di laboratorioEye-Describe → Avvio rapido

Qualsiasi collettore funziona. Crow-Eye non richiede il proprio strumento di acquisizione. Punta l'Importatore offline su una cartella di artefatti grezzi prodotti da Velociraptor, KAPE, un pacchetto di raccolta EDR o qualsiasi altro collettore — indicizza gli artefatti supportati ed esegue i parser offline su di essi. Separatamente, l'output di Plaso, Autopsy, Volatility o qualsiasi altro strumento può essere importato come CSV, JSON o SQLite tramite Importa prove e correlato insieme agli artefatti nativi.

🧭 Sottosistemi in sintesi

Crow-Eye è costruito come un ciclo integrato — ogni fase alimenta la successiva, dal disco grezzo a un verdetto difendibile.

Scarica lo strumento