cyb3rmx/qu1cksc0peオールインワンのマルウェア解析ツール。
取得できる情報:
Qu1cksc0peは、疑わしいファイルに関するさらに多くの情報を取得し、ユーザーがそのファイルの機能を理解するのに役立ちます。
python qu1cksc0pe.py --file suspicious_file --analyze
(no input provided)```bash
# Launch Web UI
python3 qu1cksc0pe.py --ui
03/03/2026
build_deb.sh）：.debのpost-installでJADX v1.5.3のダウンロード、Ollamaのインストール、pyOneNoteのpipインストールがバンドルされるようになり、新しいKali/Parrotシステムが手動での事後セットアップなしで完全に機能するようになりました。default-jre-headless、unzip、curl | wgetに依存。adb/strace/ltraceはRecommendsに移動（これらがないシステムではブロックされません）。qu1cksc0pe.py、apkAnalyzer.py、emulator.py、pcap_analyzer.py、email_analyzer.py全体のサブプロセスのモジュール起動呼び出しが、の代わりにを使用するようになりました。以前は、virtualenv内で起動されたサブアナライザーがシステムのPythonにフォールバックし、pipでインストールされたすべての依存関係（puremagic、androguard、pyaxmlparserなど）に対してを発生させていました。02/03/2026
--consoleフラグとModules/console.py（インタラクティブシェルモード）を削除しました。すべての分析機能は標準のCLIフラグを介して完全に利用可能です。libscan変数（qu1cksc0pe.py）、未使用のsetup_scr変数（windows_static_analyzer.py、apkAnalyzer.py）、および11個のノーオペレーションelse: passブロック（qu1cksc0pe.py、apkAnalyzer.py、domainCatcher.py、powershell_analyzer.py）を削除。インポートガード内のすべての裸のexcept:句をに厳格化しました。01/03/2026
--watch → プロセスモニター）が、Fridaの代わりに純粋なPython Windows Debug APIフックエンジン（Modules/windows_api_hooker.py）を使用するようになりました。API呼び出しは、INT3ソフトウェアブレークポイントと、ヒットごとにフックを再インストールするためのシングルステップトラップフラグ復元を介して実行時にインターセプトされます。Windows動的分析にFrida依存関係は不要です。kernel32、ntdll、advapi32、ws2_32、wininet、user32、shell32にわたる45以上の監視対象APIのリアルタイムインターセプトを表示します。引数の詳細（ファイルパス、レジストリキー、ソケットアドレス、ホスト名、VKコード、フックタイプ）は、x64レジスタコンテキスト（RCX/RDX/R8/R9 + スタックシャドウスペース）から抽出されます。ACGで保護されたプロセス（例：Chromeレンダラー）は、クラッシュせずにwrite_failedフックとして報告されます。fridaパッケージは不要になりました。Android動的分析でのみ引き続き使用されます。28/02/2026
--reportおよび--aiフラグをサポートするようになりました。すべての分析結果（URL、IP、DNSクエリ、DGA疑惑、HTTPリクエスト、TLS SNIホスト名、JA3ダイジェスト/マッチ、興味深い文字列、接続分析、外部IP、カービングされた実行ファイル）がsc0pe_pcap_report.jsonに収集され、AIアナライザーに自動的に送られます。detect_dga_domains()（シャノンエントロピー + ラベル長 + 数字比率ヒューリスティック）、analyze_connections()（疑わしい/C2ポート検出 + 外部IPインベントリ）、analyze_http_requests()（dpkt HTTP解析、疑わしいUser-Agentのフラグ付け）、extract_tls_sni()（手動TLS ClientHelloバイトレベルSNI抽出）。--report/--aiモードで完全自動化されました — sigChecker.pyがauto_extractフラグ付きで呼び出され、対話的な確認プロンプトをスキップしてファイルを直接カービングします。25/02/2026
.lnk）ファイルの分析サポートを--analyze（Modules/lnk_analyzer.py）で追加。外部依存関係なしでMS-SHLLINKバイナリ形式を解析：ターゲットパス、コマンドライン引数、作業ディレクトリ、アイコンの場所、タイムスタンプ（FILETIME）、ShowCommand、ホットキー、ネットワーク共有を抽出。疑わしいインジケータ（非表示/最小化ウィンドウ、過度に長い引数、Base64ペイロード、UNCパス、temp/AppDataターゲット、アイコンスプーフィング）およびLOLBASバイナリを検出。カテゴリパターンスキャン（Execution / Persistence / Defense Evasion / Download/Network / Obfuscation）はフィールドごとに動作し、各マッチに対して完全なフィールド値を報告 — コンテキストウィンドウの切り捨てなし。YARAルールマッチングを含む。multiple.confのkimi-k2.5:cloud）が常に最初に試行されるようになりました。発見されたローカルモデルはフォールバックとしてのみ使用されます。以前は、SC0PE_AI_SKIP_CLOUD_WHEN_LOCALが設定されたモデルをローカルモデルより劣後させ、意図したモデルに到達する前に時間予算全体を消費させていました。SC0PE_AI_HTTP_PROBE_TIMEOUT（軽量モデルリストプローブ専用）によって制限されなくなりました。生成呼び出しは正しくSC0PE_AI_OLLAMA_HTTP_TIMEOUTを上限として使用するようになりました。21/02/2026
mitre_attack、mitre_technique_count、mitre_api_match_count。Dangerous、Special、Info。JSONレポートにpermission_summaryが含まれるようになりました。Systems/Android/perms.jsonが最新のAndroid権限（Android 12+/13+の追加を含む）で拡張/正規化されました。qu1cksc0pe_decoded_b64_values.txtに書き込むようになりました。
また、Kali/Parrot と同様の他の Linux ディストリビューションも対象
[!NOTE] Pythonモジュールに問題が発生した場合は、Python仮想環境（python_venv）を作成することで解決できます。 詳細なセットアップとトラブルシューティング（依存関係、Dockerの使用、Windowsに関する注意事項）については、プロジェクト概要ドキュメントを参照してください。 AIモデルの選択は手動で行います：
Systems/Multiple/multiple.confの[Ollama] modelを使用したい正確なモデル名に設定してください。```bash
git clone --depth 1 https://github.com/CYB3RMX/Qu1cksc0pe
virtualenv -p python3 sc0pe_venv source sc0pe_venv/bin/activate
bash setup.sh
python qu1cksc0pe.py --install # Optional
dos2unix /usr/bin/qu1cksc0pe
docker build -t qu1cksc0pe . docker run -it --rm -v $(pwd):/data qu1cksc0pe:latest --file /data/suspicious_file --analyze
# 環境変数
環境変数を使用して、アナライザーの一部の動作を変更できます（CI、再現性、レポートサイズやタイムアウトの制御に便利です）。
**Linux/macOS (bash/zsh) の例**```bash
SC0PE_ANDROID_REPORT_DETAILED=1 python qu1cksc0pe.py --file app.apk --analyze --report
Windows (PowerShell) の例```powershell $env:SC0PE_ANDROID_REPORT_DETAILED="1" python .\qu1cksc0pe.py --file app.apk --analyze --report
| Variable | Default | 機能の説明 |
| :--- | :--- | :--- |
| `SC0PE_ANDROID_REPORT_DETAILED` | `0` | AndroidアナライザのJSON出力がより詳細になります（大規模フィールドと上限を保持）。`resource_scan` 以下に詳細が含まれ、`code_patterns` のような重複の多いフィールドもより頻繁に保持されます。 |
| `SC0PE_WINDOWS_REPORT_DETAILED` | `0` | WindowsアナライザがカテゴリごとのAPIリストをより詳細に保存します（ユニークなAPI名のみではありません）。 |
| `SC0PE_AUTO_DECRYPT_CHAIN` | `0` | ドキュメントアナライザ：Office文書の復号が成功した場合、復号結果に対して解析を自動的に再実行します（ベストエフォート）。 |
| `SC0PE_AI_INTERESTING_PATTERNS_MAX_KEYS` | `25` | AIアナライザ：`interesting_string_patterns` からLLMプロンプトに含めるキーの最大数。 |
| `SC0PE_AI_INTERESTING_PATTERNS_MAX_VALUES` | `30` | AIアナライザ：LLMプロンプト内の `interesting_string_patterns` キーごとのリストサイズの上限。 |
| `SC0PE_AI_INCLUDE_TEMP_EXCERPT` | `0` | AIアナライザ：`1` に設定すると、生の `temp.txt` の抜粋をプロンプトに含めます（デフォルトは解析/要約モードで、生の抜粋は含みません）。 |
| `SC0PE_AI_TEMP_TXT_EXCERPT_CHARS` | `800` | AIアナライザ：生の `temp.txt` 抜粋の文字数制限（`SC0PE_AI_INCLUDE_TEMP_EXCERPT=1` の場合に使用）。 |
| `SC0PE_AI_TEMP_TXT_MAX_STRINGS` | `50` | AIアナライザ：解析された `temp.txt` から選択される意味のある文字列の最大数。 |
| `SC0PE_AI_TEMP_TXT_MIN_LEN` | `6` | AIアナライザ：`temp.txt` から抽出される意味のある文字列の最小長。 |
| `SC0PE_AI_TEMP_TXT_MAX_LEN` | `180` | AIアナライザ：`temp.txt` から抽出される意味のある文字列の最大長。 |
| `SC0PE_AI_TEMP_PARSE_MAX_BYTES` | `2097152` | AIアナライザ：コンパクトなエビデンスを構築する際に `temp.txt` から解析する最大バイト数。 |
| `SC0PE_AI_TEMP_PARSE_MAX_LINES` | `12000` | AIアナライザ：`temp.txt` から解析する最大行数。 |
| `SC0PE_AI_TEMP_SAMPLE_LINES` | `2500` | AIアナライザ：意味のある文字列スコアリングに使用するサンプルサイズ。 |
| `SC0PE_AI_TEMP_IOC_CAP` | `40` | AIアナライザ：`temp.txt` から解析されるIoC候補の上限。 |
| `SC0PE_AI_TEMP_IOC_PROMPT_MAX` | `20` | AIアナライザ：LLMプロンプトに送信する、種類ごとの解析済みIoC値の最大数。 |
| `SC0PE_AI_MAX_REPORT_CHARS` | `180000` | AIアナライザ：フルレポートプロンプトモードのしきい値。これを超えるレポートは自動的に圧縮されます。 |
| `SC0PE_AI_COMPACT_MAX_LIST_ITEMS` | `40` | AIアナライザ：コンパクトレポートモードにおけるリストのサンプリング制限。 |
| `SC0PE_AI_COMPACT_MAX_STR` | `220` | AIアナライザ：コンパクトレポートモードにおけるフィールドごとの最大文字列長。 |
| `SC0PE_AI_COMPACT_MAX_DEPTH` | `4` | AIアナライザ：コンパクトレポートモードにおけるネストの深さ制限。 |
| `SC0PE_AI_OLLAMA_HTTP_TIMEOUT` | `60` | AIアナライザ：Ollama HTTP呼び出しのタイムアウト（秒）。 |
| `SC0PE_AI_HTTP_PROBE_TIMEOUT` | `20` | AIアナライザ：完全なHTTP生成呼び出し前の短いプローブタイムアウト（秒）。 |
| `SC0PE_AI_OLLAMA_CLI_TIMEOUT` | `90` | AIアナライザ：Ollama CLI呼び出しのタイムアウト（秒）。 |
| `SC0PE_AI_TOTAL_BUDGET` | `120` | AIアナライザ：リトライ/フォールバック試行を含む総生成予算（秒）。 |
| `SC0PE_AI_OLLAMA_NUM_PREDICT` | `700` | AIアナライザ：Ollama呼び出しあたりのデフォルト生成トークン予算。 |
| `SC0PE_AI_OLLAMA_RETRY_NUM_PREDICT` | `1400` | AIアナライザ：出力が切り詰められたように見える場合のリトライ用生成トークン予算。 |
| `SC0PE_AI_OLLAMA_NUM_CTX` | `8192` | AIアナライザ：Ollamaコンテキストウィンドウ設定。 |
| `SC0PE_AI_DISABLE_THINK` | `1` | AIアナライザ：`think=false` を送信し（サポートされている場合）、表示/保存された出力から思考のアーティファクトを削除します。 |
| `SC0PE_AI_ALLOW_MODEL_FALLBACK` | `1` | AIアナライザ：`1` の場合、設定されたモデルが失敗/利用不可のときに、ローカルで利用可能なOllamaモデルを試すことができます。 |
| `SC0PE_AI_SKIP_CLOUD_WHEN_LOCAL` | `1` | AIアナライザ：ローカルオプションが存在する場合、クラウドタグ付きモデルよりもローカルモデルを優先します。 |
| `SC0PE_AI_SKIP_CLOUD_CLI` | `1` | AIアナライザ：CLIフォールバック試行においてクラウドタグ付きモデルをスキップします。 |
| `SC0PE_AI_MAX_MODEL_CANDIDATES` | `4` | AIアナライザ：フォールバックチェーンで試行する候补モデルの最大数。 |
| `SC0PE_AI_FILTER_WHITELIST_DOMAINS` | `1` | AI IoCサニタイザ：`Systems/Multiple/whitelist_domains.txt` を使用して正当/ホワイトリスト登録されたドメインをフィルタリングします。 |
| `SC0PE_AI_ALLOW_SHORT_DOMAINS` | `0` | IoCサニタイザ：非常に短いSLDドメインを許可します（デフォルトでは無効化され、誤検出を減らします）。 |
| `SC0PE_AI_MIN_SLD_LEN` | `4` | IoCサニタイザ：ドメイン検証のための登録可能ラベルの最小長。 |
| `SC0PE_AI_ALLOW_FILELIKE_TLDS` | `0` | IoCサニタイザ：`0` の場合、`sheet1.xml` のようなファイル風疑似ドメインをフィルタリングします。 |
| `SC0PE_AI_KEEP_LOCAL_PATHS` | `0` | IoCサニタイザ：`0` の場合、`file_paths` からローカル分析マシンのパスを削除します。 |
| `SC0PE_DOC_AUTO_EXTRACT_MACROS` | `1` | ドキュメントアナライザ：検出されたVBA/XLMマクロを自動的に抽出してレポート出力に含めます（`0` で無効）。 |
| `SC0PE_REPORT_MAX_MACRO_CHARS` | `50000` | ドキュメントアナライザ：抽出されたマクロコンテンツをJSONレポートに保存する際の、マクロあたりのテキスト上限。 |
| `SC0PE_EMAIL_DNSBL_FILTER_NOISY` | `1` | メールアナライザ：ノイジーなDNSBLプロバイダをフィルタリングして誤検出を減らします。 |
| `SC0PE_EMAIL_DNSBL_ALLOW_UNKNOWN` | `0` | メールアナライザ：カテゴリ不明のDNSBLヒットを含める/除外します。 |
| `SC0PE_EMAIL_DNSBL_NOISY_PROVIDERS` | 未設定 | メールアナライザ：ノイジーとして扱う追加のDNSBLプロバイダ（カンマ区切り）。 |
| `SC0PE_AUTO_CLEANUP_ATTACHMENTS` | 未設定 | メールアナライザ：`1` で自動削除、`0` で削除しない、未設定で対話的プロンプト。 |
| `OLLAMA_HOST` | `http://127.0.0.1:11434` | AIレポート分析バックエンド（Ollama）。Ollamaがリモートまたは別のホスト/ポートにある場合に設定します。 |
| `JAVA_HOME` | 未設定 | Androidアナライザ：JADXのJavaランタイムを見つけるのに役立ちます。Javaがインストールされているが検出されない場合に設定します。 |
# 静的解析
## 通常解析
<i><b>説明</b>: サンプルに対して基本的な解析とトリアージを実行できます。</i>
<b>使用方法</b>: ```python qu1cksc0pe.py --file suspicious_file --analyze```<br>
## リソース解析
<i><b>説明</b>: この機能を使用すると、指定されたファイルのアセットを解析できます。また、AgentTesla、Formbookなどのマルウェアサンプルから埋め込まれたペイロードを検出して抽出することもできます。</i>
<b>有効な対象</b>:
- .NET実行可能ファイル
<b>使用方法</b>: ```python qu1cksc0pe.py --file suspicious_file --resource```<br>
> [!NOTE]
> Android APKのリソーススキャンはAndroidアナライザに移動されました。以下を使用してください：
> `python qu1cksc0pe.py --file app.apk --analyze --report`
> JSONレポートには `resource_scan` が含まれます。`SC0PE_ANDROID_REPORT_DETAILED=1` を設定すると、レポートにさらに詳細が保持されます。
## ハッシュスキャン
<i><b>説明</b>: 指定されたファイルのハッシュ値が内蔵のマルウェアハッシュデータベースに含まれているかどうかを確認できます。また、この機能を使用してディレクトリをスキャンすることもできます。</i>
<b>使用方法</b>: ```python qu1cksc0pe.py --file suspicious_file --hashscan```<br>
## フォルダスキャン
<b>サポートされる引数</b>:
- ```--hashscan```
- ```--packer```
<b>使用方法</b>: ```python qu1cksc0pe.py --folder FOLDER --hashscan```<br>
## VirusTotal
<b>レポート内容</b>:
- ```脅威カテゴリ```
- ```検出数```
- ```CrowdSourced IDSレポート```
<b>--vtFileの使用方法</b>: ```python qu1cksc0pe.py --file suspicious_file --vtFile```<br>
> [!NOTE]
> Web UIフローでは、「標準解析」「ドキュメント」「アーカイブ」のプリセットでも、バックグラウンドでVirusTotalのファイル検索が実行され、レポートページに結果が表示されます。
## ドキュメントスキャン
<i><b>説明</b>: この機能は、指定されたドキュメントファイルに対して深いファイル検査を実行できます。例えば、疑わしいドキュメントファイルから、悪意のあるリンクや埋め込まれたエクスプロイト/ペイロードを簡単に検出および抽出できます！</i>
<b>有効な対象</b>:
- Wordドキュメント（.doc、.docm、.docx）
- Excelドキュメント（.xls、.xlsm、.xlsx）
- Portable Document Format（.pdf）
- OneNoteドキュメント（.one）
- Rich Text Formatドキュメント（.rtf）
- VBScript/VBA系（.vbs、.vbe、.vba、.vb、.bas、.cls、.frm）
<b>使用方法</b>: ```python qu1cksc0pe.py --file suspicious_document --docs```<br>
## バッチスクリプトスキャン（.bat/.cmd）
<i><b>説明</b>: Windowsバッチスクリプトを解析し、疑わしいコマンド、エンコードされたペイロードパターン、URL/ドメイン/IP、ルール一致を検出します。</i>
<b>使用方法</b>: ```python qu1cksc0pe.py --file suspicious_script.bat --analyze --report```<br>
### 埋め込みファイル/エクスプロイト抽出
## アーカイブファイルスキャン
<i><b>説明</b>: この機能を使用すると、アーカイブファイルに対して疑わしいファイルのチェックを実行できます。</i>
<b>有効な対象</b>:
- ZIP
- RAR
- ACE
<b>使用方法</b>: ```python qu1cksc0pe.py --file suspicious_archive_file --archive```<br>
<b>レポート付き</b>: ```python qu1cksc0pe.py --file suspicious_archive_file --archive --report```<br>
<b>AIサポート付き</b>: ```python qu1cksc0pe.py --file suspicious_archive_file --archive --ai```
> [!NOTE]
> ACEアーカイブのサポートには `7z`/`7zz` のインストールが必要です（セットアップスクリプトが対応システムにインストールします）。
## ファイル署名アナライザ
<i><b>説明</b>: この機能を使用すると、指定されたファイルから埋め込まれた実行可能ファイル（.exe、.elf）を検出して抽出できます。また、大容量ファイル（1GB以上も可）を解析し、そこから実際のマルウェアサンプルを抽出することもできます（パンプファイル解析）。</i>
<b>使用方法</b>: ```python qu1cksc0pe.py --file suspicious_file --sigcheck```<br>
### ファイルカービング
## MITRE ATT&CK 手法抽出
<i><b>説明</b>: MITRE ATT&CKマッピングは、静的解析中に検出されたAPI/関数/パターンに基づいて自動的に生成されます。</i>
<b>有効な対象</b>:
- Windows実行可能ファイル
- Linux実行可能ファイル
<b>使用方法</b>: ```python qu1cksc0pe.py --file suspicious_file --analyze```<br>
## Android 権限リスク分類
<i><b>説明</b>: Android権限解析が `Dangerous`、`Special`、`Info` として権限を分類し、JSONレポートに集約された `permission_summary` を書き込むようになりました。</i>
<b>使用方法</b>: ```python qu1cksc0pe.py --file suspicious_app.apk --analyze --report```<br>
> [!NOTE]
> Web UIのレポートページでは、Android権限が専用セクションにカウンターと権限ごとの状態バッジとともに表示されます。
## プログラミング言語検出
<i><b>説明</b>: 指定されたファイルからプログラミング言語情報を取得できます。</i>
<b>使用方法</b>: ```python qu1cksc0pe.py --file suspicious_executable --lang```<br>
## 対話型シェル
<i><b>説明</b>: Qu1cksc0peをコマンドラインモードで使用できます。</i>
<b>使用方法</b>: ```python qu1cksc0pe.py --console```<br>
# 動的解析
## Androidアプリケーション解析
> [!NOTE]
> 仮想デバイスまたは物理デバイスをコンピュータに接続する必要があります。
<br><b>使用方法</b>: ```python qu1cksc0pe.py --watch```<br>
https://github.com/user-attachments/assets/7b27abb9-f18e-4611-8bdd-cd65106b5cf0
## Linux動的解析
<i><b>説明</b>: Linux動的フローはメニュー駆動型で、エミュレーションまたはライブプロセスモニタリングを選択できます。</i>
<br><b>使用方法</b>: ```python qu1cksc0pe.py --watch```<br>
Linuxを選択後：
- オプション `1`：バイナリエミュレーション（分離環境）。
- オプション `2`：PIDモニタリング。
注意事項：
- PIDモニタリングは数値PIDとプロセス名の両方を受け付けます。
- 対話型LinuxプロンプトはTAB補完をサポートしています（選択、パス、PID/名前）。
- エミュレーションのフォールバック順序：Docker SDK -> Docker CLI -> ホスト `qemu`（Dockerが利用不可の場合）。
## Windowsプロセス解析
<br><b>使用方法</b>: ```python qu1cksc0pe.py --watch```<br>
https://github.com/CYB3RMX/Qu1cksc0pe/assets/42123683/a2c84b8f-c12c-47ac-96e9-c345aeda1f54
# 参考文献
- <a href="https://www.linkedin.com/posts/mehmetalikerimoglu_qu1cksc0pe-all-in-one-static-malware-analysis-activity-6853239604439523328-B9dN/?trk=public_profile_like_view&originalSubdomain=tr">The Cyber Security Hub</a>
- <a href="https://www.kitploit.com/2021/12/top-20-most-popular-hacking-tools-in.html">Kitploit - 2021年のトップ20ハッキングツール</a>
- <a href="https://www.csirt.rnsi.mai.gov.pt/content/infosec-news-20211011">CSIRT.MAI</a>
- <a href="https://vulners.com/kitploit/KITPLOIT:8846405132281597137">Vulners</a>
- <a href="https://www.redpacketsecurity.com/qu1cksc0pe-all-in-one-static-malware-analysis-tool/">RedPacket Security</a>
- <a href="https://cert.bournemouth.ac.uk/qu1cksc0pe-all-in-one-static-malware-analysis-tool/">ボーンマス大学 - CERT</a>
- <a href="https://github.com/Ignitetechnologies/Mindmap/blob/main/Forensics/Digital%20Forensics%20Tools%20HD.png">Hacking Articles - デジタルフォレンジックツールマインドマップ</a>
- <a href="https://twitter.com/hack_git/status/1666867995036057602">HackGit - Twitter投稿</a>
- <a href="https://twitter.com/DailyDarkWeb/status/1668966526358286336">Daily Dark Web - Twitter投稿</a>
- <a href="https://isc.sans.edu/diary/The+Importance+of+Malware+Triage/29984">SANS ISC - ブログ記事</a>
- <a href="https://korben.info/qu1cksc0pe-analyse-logiciels-malveillants.html">Korben - ブログ記事</a>
- <a href="https://www.heise.de/ratgeber/Malware-Analysetool-Schadpotenzial-von-Daten-mit-Qu1cksc0pe-ermitteln-10001929.html">heise online - ブログ記事</a>
## スター履歴
[](https://www.star-history.com/#CYB3RMX/Qu1cksc0pe&type=date&legend=top-left)
| ファイル | 解析タイプ |
|---|
| Windows Executables (.exe, .dll, .msi, .bin) | 静的, 動的 |
| Linux Executables (.elf, .bin) | 静的, 動的 |
| MacOS Executables (mach-o) | 静的 |
| Android Files (.apk, .jar, .dex) | 静的, 動的（現時点では.apkのみ） |
| Golang Binaries (Linux) | 静的 |
| Document Files | 静的 |
| VBScript/VBA Family (.vbs, .vbe, .vba, .vb, .bas, .cls, .frm) | 静的（--docs） |
| HTML Documents (.html, .htm) | 静的（--analyze） |
| JavaScript (.js) | 静的（--analyze） |
| HTA / HTML Application (.hta) | 静的（--analyze） |
| Windows Batch Scripts (.bat, .cmd) | 静的（--analyze） |
| Windows Shortcut (.lnk) | 静的（--analyze） |
| Archive Files (.zip, .rar, .ace) | 静的 |
| PCAP Files (.pcap) | 静的 |
| Powershell Scripts | 静的 |
| E-Mail Files (.eml) | 静的 |
shutil.which("python3")sys.executableModuleNotFoundErrorapkAnalyzer.py — resolve_decompiler_path()とis_valid_jadx_launcher()が/opt/Qu1cksc0pe/jadx/lib/ディレクトリのスキャン時にPermissionErrorをキャッチし、os.access()チェックにフォールバックするようになりました。以前は、通常ユーザーとして実行され、JADXがrootによってインストールされている場合、ツールは処理されない権限例外で終了していました。archiveAnalyzer.py — RAR5アーカイブ（およびunrar-freeがインストールされているシステム上のRARアーカイブ）は、unrar-freeがRAR5をサポートしていないため、空のファイルリストを返していました。2段階のフォールバックを追加：(1) 利用可能な最適な抽出ツールでrarfileを試行；(2) infolist()が空の場合は、新しい_parse_7z_list()ヘルパーを介して解析された7z l（リストのみ、パスワード不要）にフォールバックし、ListOnlyArchiveラッパーに変換。パスワードで保護されたアーカイブはハングせずにリスト表示されるようになりました — read()は空のバイトを返すため、コンテンツスキャンは正常にスキップされます。apt installの最後に、ユーザーにollama signin（AI機能）とqu1cksc0pe --key_init（VirusTotal APIキーのセットアップ）の実行を促す、目立つASCIIボックスサマリーが表示されるようになりました。except ImportErrorModules/android_dynamic_analyzer.pyにimport configparserが欠落していました — WindowsではADBパスルックアップ（adb_conf = configparser.ConfigParser()）が実行時にNameErrorを発生させていました。インポートを追加しました。Modules/installer.sh）：set -euo pipefail、引数カウントと有効性チェック、ソースディレクトリの整合性検証、システムユーザーの検証（ターゲットユーザーとしてrootを拒否）、python3/pip3の依存関係チェック、確認プロンプト付きの上書き検出、失敗時のtrap ERRロールバック、宛先が既に存在する場合にディレクトリを/opt/Qu1cksc0pe内にネストしていたcp -rのバグを修正、pipがrootではなくターゲットユーザー（sudo -u）として実行されるようになりました、dos2unixはcommand -vでガード、アンインストーラーは確認が必要で、何もインストールされていない場合は報告します。.animations/（GIFデモファイル、全履歴バージョンで約80 MB）とRansomWare.WannaCry（テストサンプル）。フルクローンサイズが約110 MBから約5 MBに削減されました。strace/ltraceを使用するようになりました。strace -fはフォークされた子プロセスを自動的に追跡します。ltraceはstraceが利用できない場合のフォールバックとして使用されます。Frida依存関係とsc0pe_linux_dynamic.jsスクリプトは完全に削除されました。\372）が、表示可能文字チェックの前に除去されるため、パイプIPCデータがシステムコールテーブルに漏れなくなります。setup.shを更新：straceとltraceがセットアップ時にシステム依存関係として自動的にインストールされるようになりました。Systems/Linux/linux_trace_list.json（残存するFrida時代のシステムコール定義）およびModules/mitre.py（統合されたWindows静的解析に取って代わられた非推奨ラッパー）。puremagic経由）、アーキテクチャ、サブシステム、コンパイルタイムスタンプ、インポートハッシュ、セクションごとのエントロピー（パッキングフラグ付き）、疑わしいWin32 APIインポート、埋め込みIoC文字列（URL、IP、生バイトから抽出された電子メールアドレス）が含まれます。extracted_ipsは削除（external_ipsに置き換え）、http_requestsはノイズを減らすためにホワイトリストにないホストのみにフィルタリングされます。andro_familydetect.pyにSourceScan()メソッドが追加され、TargetAPK/sources/下の逆コンパイル済みソースファイルをfamily.jsonで定義されたSourcePatternsに対してスキャンします。Systems/Android/family.jsonに3つの新しいファミリを追加：Cerberus、Anubis、EventBot（公開されているYARAルールからパターンを派生）。http_requestsとsuspicious_connectionsは適切なテーブルとしてレンダリングされ、carved_executablesのトリアージデータは、生の文字列化されたdictではなく、構造化されたパネル（基本情報KV、PEセクションテーブル、疑わしいインポートリスト、埋め込みIoCリスト）にわたってレンダリングされます。magic.from_file()による自動検出を介して既存の「標準分析」プリセットで透過的に処理されます。statistics_method()--analyzeを使用したHTML（.html、.htm）、JavaScript（.js）、HTA/HTMLアプリケーション（.hta）ファイルの分析サポートを追加。分析は新しいModules/html_script_analyzer.pyモジュール（document_analyzer.pyから抽出）で処理されます。HTML/JS分析は、悪意のあるコードパターン、難読化、ネットワーク、実行、シェル/Node.js、ファイルシステム、永続性インジケータをBase64デコードヒントとYARAスキャンでカバーします。HTA分析は、完全なHTMLレイヤーチェック（悪意のあるコードパターン、URL、iframe、PowerShell）に加えて、自動VBScript/JScript言語検出によるインラインスクリプトブロックパターンスキャンを実行します。これらのファイルタイプは--docsではサポートされていません。Systems/Multiple/whitelist_domains.txtを使用してホワイトリスト/正当なドメインをフィルタリングするようになりました（デフォルトで有効）。--archive --report）およびAIレポート分析（--archive --ai）をサポートするようになりました。