ReconPal: Sfruttare la NLP per la Sicurezza Informatica

La fase di ricognizione è una delle più importanti, apparentemente semplice ma che richiede molto impegno e abilità per essere eseguita correttamente. Bisogna conoscere gli strumenti giusti, le query/sintassi corrette, eseguire quelle query, correlare le informazioni e pulire l'output. Tutto questo può essere facile per un professionista esperto di sicurezza informatica/ricognizione, ma per gli altri è ancora quasi magia. Quanto sarebbe bello poter chiedere in una chat una semplice domanda come "Trovami un server Memcached aperto a Singapore con supporto UDP?" o "Quante telecamere IP a Singapore usano credenziali predefinite?" e ottenere la risposta?

L'integrazione di GPT-3, modelli linguistici basati sul deep learning per produrre testi simili a quelli umani, con strumenti di ricognizione ben noti come Shodan, è il fondamento di ReconPal. ReconPal supporta anche l'uso di comandi vocali per eseguire exploit popolari e svolgere attività di ricognizione.

Creato con

• OpenAI GPT-3
• Shodan API
• Speech-to-Text
• Telegram Bot
• Docker Containers
• Python 3

Per Iniziare

Per avviare ReconPal, segui questi semplici passaggi.

Prerequisiti

• Token del Bot Telegram Usa BotFather e crea un nuovo bot Telegram. Fai riferimento alla documentazione su https://core.telegram.org/bots

• API Shodan:
  Crea un account Shodan e genera una nuova chiave API da https://account.shodan.io/

• API Google Speech-to-Text:
  Abilita Speech-to-Text in GCP e ottieni le credenziali. Segui questi passaggi dalla documentazione https://cloud.google.com/speech-to-text/docs/before-you-begin

• Chiave API OpenAI:
  Crea un account OpenAI gratuito per provare l'API. https://beta.openai.com/account/api-keys

• Docker

  root@kitploit:~

  sudo apt-get updates​
  sudo apt-get install docker.io​
  sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.26.0/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o​ /usr/local/bin/docker-compose​
  chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
  

Installazione

1. Clona il repository

   root@kitploit:~

   git clone https://github.com/pentesteracademy/reconpal.git
   

2. Inserisci le tue chiavi API OPENAI, SHODAN e il token del bot TELEGRAM in docker-compose.yml

   root@kitploit:~

   OPENAI_API_KEY=<Your key>
   SHODAN_API_KEY=<Your key>
   TELEGRAM_BOT_TOKEN=<Your token>
   

3. Avvia reconpal

   root@kitploit:~

   docker-compose up
   

Utilizzo

Apri l'app Telegram e seleziona il bot creato per utilizzare ReconPal.

1. Clicca su Start o semplicemente digita nella casella di input.

/start

2. Registra il modello.

/register

3. Testa lo strumento con alcuni comandi.

scan 10.0.0.8

Strumento presentato a

• Blackhat Asia Arsenal 2022 https://www.blackhat.com/asia-22/arsenal/schedule/#reconpal-leveraging-nlp-for-infosec-26232

• Video Dimostrativo https://www.youtube.com/watch?v=gBQFlirFqpk

Contributori

Jeswin Mathai, Senior Security Researcher, INE [email protected]

Nishant Sharma, Security Research Manager, INE [email protected]

Shantanu Kale, Cloud Developer, INE [email protected]

Sherin Stephen, Cloud Developer, INE [email protected]

Sarthak Saini (Ex-Pentester Academy)

Documentazione

Per maggiori dettagli, fai riferimento al file PDF "ReconPal.pdf". Questo file contiene la presentazione utilizzata per le presentazioni.

Screenshot

Avvio di reconpal e registrazione del modello

Modulo Finder in azione

Modulo Scanner in azione

Modulo Attacker in azione

Supporto Vocale

Licenza

Questo programma è software libero: puoi ridistribuirlo e/o modificarlo secondo i termini della GNU General Public License v2 come pubblicata dalla Free Software Foundation.

Questo programma è distribuito nella speranza che sia utile, ma SENZA ALCUNA GARANZIA; senza neppure la garanzia implicita di COMMERCIABILITÀ o IDONEITÀ PER UN PARTICOLARE SCOPO. Vedere la GNU General Public License per maggiori dettagli.

Dovresti aver ricevuto una copia della GNU General Public License insieme a questo programma. In caso contrario, vedi http://www.gnu.org/licenses/.