odinglyn0/k2-cliステガノアナリシスにアナリシスを。
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すべてのビットを。
使いやすく、情報量が豊富で、包括的なステガナリシススイート。
これは、ステガナリシス用のSaaSサイドビジネス（khao2.com）向けCLIツールです。
K2は、画像のステガナリシスのために設計された多用途ステガノグラフィー検出プラットフォームです。
K2が異なるのは、直接的なシグネチャを探すのではなく、高度なアルゴリズム（例：J-UNIWARD、JMiPOD）が残す小さな異常をチェックする広範な統計的・数学的テストを使用し、異常/シグナルを探すからです。
K2のML部分は、すべての異常を集約し、その画像がステガノグラフィーを含む可能性がどの程度あるかについて二値判定を出力するために使用されます。
pip install -e .
トークンを取得：
APIトークンを設定：
k2 token set k2_yourtokenhere32characterslower
APIエンドポイントを設定：
k2 endpoint set https://api.khao2.com
画像を分析：
k2 dig image.png
スキャンの進行状況をリアルタイムで表示：
k2 dig image.png --watch
IDでスキャン結果を取得：
k2 get <scan-id>
複数の画像を処理：
k2 batch image1.png image2.jpg image3.gif
ディレクトリを再帰的にスキャン：
k2 batch /path/to/images --recursive
カスタムファイルパターン：
k2 batch /path/to/files --pattern "*.png" --recursive
利用可能なプラグインを一覧表示：
k2 plugins list
プラグインをロード：
k2 plugins load batch_processor
HTMLダッシュボードレポートを生成：
k2 report dashboard.html
エグゼクティブサマリーを生成（直近7日間）：
k2 report executive_summary.html --executive --days 7
PDFとしてエクスポート：
k2 report analysis.pdf --format pdf
最近のスキャンを一覧表示：
k2 list --limit 10
クォータを確認：
k2 quota
使用状況の分析を表示：
k2 usage
Khao2は、拡張性と高度な機能を可能にする強力なプラグインシステムを備えています：
適切なプロトコルを実装し、プラグインディレクトリに配置してプラグインを作成します。例については内蔵プラグインを参照してください。
これは個人的なプロジェクトからSaaSサイドビジネスに転じたものです。当初は自分のCTFチャレンジ用に作ったもので、製品にするつもりはありませんでした。
無料プランでは月5回のスキャンは少なすぎると言う人もいるかもしれませんが、これらの統計スキャンは本質的に順次処理であり、Modal.com HPC上で実行されるため数分以上かかることをご理解ください。
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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
SHA512: cd96b0688ad40f6b8ea0f2dd5529ae14d0037fbf8b30e1a1d0fd1a81a16e4c4305c95f1673aee7808a618c70ce4d0d4706c31dc7fb8cf4deab39c8ce584d7535
SHA256: 39768f51d067905ee91c1422fe26ea2cc978ff0ac12bb61b3878f094c2cd1db3
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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テストを実行：
pytest
開発モードでインストール：
pip install -e .