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AIL-framework — AIL 프레임워크 - 분석 정보 유출 프레임워크. 프로젝트가 https://github.com/ail-project 로 이동되었습니다. | Kitploit
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GitHubcircl/ail-framework

AIL-framework

AIL 프레임워크 - 분석 정보 유출 프레임워크. 프로젝트가 https://github.com/ail-project 로 이동되었습니다.

1.4k2883일 전Kitploit 검토 완료

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AIL 로고

AIL 프레임워크

비정형 정보의 수집, 크롤링, 처리 및 분석을 위한 오픈소스 프레임워크.

최신 릴리스 CI Gitter 기여자 라이선스

AIL 프레임워크는 클리어 웹, Tor, I2P, 채팅, 파일 및 외부 피드에서 비정형 데이터를 수집, 크롤링, 처리 및 분석하기 위한 오픈소스 플랫폼입니다.

원래 CIRCL에서 개발된 AIL은 분석가가 추출, 태깅, 탐지, 상관관계 및 조사 워크플로를 통해 원시적이고 지저분한 콘텐츠를 구조화된 인텔리전스로 변환할 수 있도록 지원합니다.

AIL 대시보드

AIL이란? https://ail-project.org

AIL(정보 유출 분석)은 비정형 정보의 수집, 크롤링, 처리 및 분석을 위한 오픈소스 프레임워크입니다. 분석가가 다양한 소스에서 관련 정보를 추출, 탐지, 상관관계 분석 및 공유하는 데 도움을 주어 위협 인텔리전스, 유출 분석 및 조사 워크플로를 지원합니다.

AIL이 포함하는 것:

  • 확장 가능한 Python 기반 프레임워크 - 비정형 정보 처리 및 분석용
  • 지속적이고 인증된 수집을 위한 크롤러 관리자
  • 통신 플랫폼 및 외부 스트림용 피더(feeder)
  • 키워드, 정규식 및 YARA 기반의 탐지 및 레트로헌트 엔진
  • 추출된 데이터를 피벗(pivot)할 수 있는 검색, 상관관계 및 조사 기능
  • 그리고 MISP과 같은 플랫폼을 위한 내보내기/통합 기능

AIL 인텔리전스 라이프사이클

AIL은 실용적인 인텔리전스 워크플로를 따릅니다:

  1. 수집 - 채팅, 웹사이트, 히든 서비스, 파일 및 피드로부터의 지속적인 수집.
  2. 처리 - 추출, 디코딩, OCR, QR/바코드 파싱, 강화 및 태깅.
  3. 탐지 - 단어, 집합, 정규식, 타이포스쿼팅 및 YARA 규칙을 사용한 실시간 추적.
  4. 분석 - 검색, 피벗, 상관관계 그래프 및 조사.
  5. 유포 - 발견 사항 및 객체를 MISP 인텔리전스 공유 플랫폼으로 내보내기.

AIL v6.7의 새로운 기능

AIL은 현재 v6.7이며 최근 릴리스에서 검색, 이미지 분석, 크롤링 및 문서 처리 기능이 크게 확장되었습니다.

주요 내용:

  • 통합 검색 인터페이스 - 최적 일치 및 최신 순서 정렬
  • 날짜 범위 필터링 및 개선된 고급 검색 워크플로
  • 이미지 및 스크린샷 설명 - 더 빠른 시각적 분석 및 검색 가능성
  • 확장된 OCR 및 QR 추출 - 더 어려운 이미지 사례 지원 포함
  • 전체 PDF 처리 파이프라인 - 메타데이터 추출 및 번역 지원 포함
  • 클리어 웹 및 Tor 수집 외에 I2P 크롤링 지원
  • 인프라 분석 및 비익명화 워크플로를 위한 수동 SSH 상관관계
  • Discord, Telegram, Matrix와 같은 플랫폼을 위한 개선된 채팅 탐색

기능

AIL 내부 개요

수집

  • 비정형 정보 스트림을 처리하는 모듈식 아키텍처
  • 다중 피더 및 임포터 지원
  • Discord, Telegram 및 기타 제공업체와 같은 채팅 및 스트림 소스용 피더
  • 클리어 웹, 다크넷, Tor 히든 서비스(.onion) 및 I2P 크롤링 지원
  • 브라우저 세션, 쿠키 및 로컬 스토리지 재사용을 통한 인증된 크롤링
  • 시간에 따른 웹사이트 및 히든 서비스의 지속적 또는 주문형 모니터링
  • UI 제출/가져오기 기능

처리 및 강화

  • 비정형 정보의 전체 텍스트 인덱싱 (채팅, 크롤링된 콘텐츠)
  • URL, 호스트명, 이메일 주소 및 자격 증명 추출
  • 전화번호, API 키, IBAN, 인증서 및 개인 키 탐지
  • 비트코인 주소, 개인 키 및 관련 암호화폐 아티팩트 탐지
  • 인코딩된 콘텐츠(Base64, hex)에서 파일 추출 및 디코딩
  • 스크린샷 및 이미지의 OCR 처리
  • 내장 콘텐츠 재처리를 통한 QR 코드 및 바코드 추출
  • 이미지, 스크린샷 및 도메인에 대한 AI 지원 설명
  • PDF 메타데이터 추출, 수집 및 번역
  • MISP Galaxy 및 MISP Taxonomies를 사용한 태깅 시스템

탐지 및 추적

트래커는 사용자 정의 규칙 또는 패턴으로, AIL이 수집한 관련 정보를 자동으로 탐지, 태깅하고 분석가에게 알립니다.

지원되는 트래커 유형:

  • 단어 추적
  • 단어 집합 추적
  • 정규식 추적
  • YARA 규칙
  • 타이포스쿼팅 탐지

탐지 기능 포함:

  • 실시간 태깅 및 분류
  • 객체 발생 추적
  • 웹훅 또는 이메일 알림 워크플로
  • 내장 YARA 편집기

AIL은 또한 **레트로 헌트(Retro Hunts)**를 지원하여 분석가가 새로 생성된 YARA 규칙을 과거 데이터에 대해 실행하여 이전에 놓친 콘텐츠를 발견할 수 있습니다.

트래커 생성

YARA 트래커

레트로 헌트

검색, 상관관계 및 조사

  • 최신성 및 관련성 순서를 갖춘 통합 검색 인터페이스
  • 날짜 범위 검색 및 선택된 데이터 유형에 대한 특수 고급 검색
  • 채팅, 크롤링된 도메인, 제목, 파일명 및 AI 생성 설명 검색
  • 다음 간의 관계에 대한 상관관계 엔진 및 그래프 시각화:
    • 디코딩된 파일 및 해시
    • PGP 메타데이터
    • 도메인, 제목, dom-hash, 파비콘, 쿠키 이름
    • 사용자 이름 및 사용자 계정
    • CVE
    • SSH 키
    • 암호화폐
    • PDF 메타데이터
    • ...
  • 분석가의 발견 사항을 그룹화, 강화 및 추적하는 조사 워크플로

전역 검색

내보내기 및 통합

  • MISP으로 경고 및 공유
  • AIL 객체 및 조사 결과를 MISP 형식으로 내보내기
  • 선택된 탐지 및 태그에 대한 자동 내보내기
  • 협업 인텔리전스 및 사고 대응 워크플로를 지원하는 통합

왜 AIL인가?

AIL은 지저분하고 현실 세계의 데이터를 다뤄야 하는 분석가를 위해 만들어졌습니다:

  • 자유 텍스트,
  • 스크린샷,
  • PDF 및 파일,
  • 채팅 메시지,
  • 인코딩된 페이로드,
  • 웹, Tor 및 I2P 소스에서 수집된 콘텐츠.

이러한 소스를 별도로 처리하는 대신, AIL은 검색 가능하고 상관관계가 있으며 실행 가능한 인텔리전스로 전환하는 데 도움을 줍니다.

스크린샷

웹사이트, 포럼 및 히든 서비스

도메인 CIRCL

사전 기록된 세션 쿠키를 사용한 로그인 보호 크롤링

도메인 쿠키

추출 및 디코딩된 파일

추출된 파일

상관관계 엔진

양파 도메인 상관관계

디코딩된 이미지 상관관계

조사

조사

태깅 시스템

태그

태그 검색

MISP 내보내기

misp 내보내기

자동 이벤트 및 알림

태그 misp 자동

UI 제출

ui 제출

설치

AIL 프레임워크를 설치하려면:

root@kitploit:~
# 저장소 클론
git clone https://github.com/ail-project/ail-framework.git
cd ail-framework
git submodule update --init --recursive

# Debian/Ubuntu 기반 배포판에서 종속성 설치
./installing_deps.sh

# AIL 시작
cd bin
./LAUNCH.sh -l

기본 installing_deps.sh 스크립트는 Debian 및 Ubuntu 기반 배포판을 대상으로 합니다.

요구 사항

  • Python 3.8+

AIL의 하드웨어 요구 사항은 어떻게 결정하나요?

설치 참고 사항

일부 선택적 구성 요소는 Lacus 크롤러, Meilisearch 검색 인덱서 및 번역을 포함한 추가 구성이 필요합니다. 자세한 설정 지침은 HOWTO를 참조하세요.

AIL 시작

root@kitploit:~
cd bin
./LAUNCH.sh -l

웹 인터페이스는 다음에서 사용할 수 있습니다:

root@kitploit:~
https://localhost:7000/

기본 자격 증명은 DEFAULT_PASSWORD 파일에 저장되며 비밀번호가 변경되면 파일이 제거됩니다.

문서

  • 주 문서: doc/README.md
  • API 문서: doc/api.md
  • HOWTO 가이드: HOWTO.md

교육

AIL 프레임워크 사용 및 확장 방법에 대한 교육 자료는 ail-project/ail-training에서 확인할 수 있습니다.

개인정보 및 GDPR

개인정보 및 GDPR 관련 고려 사항에 대한 정보는 문서 정보 유출 분석 및 수집, 분석 및 공유 정보 유출 맥락에서의 GDPR을 참조하세요.

이 문서는 특히 일반 데이터 보호 규정(GDPR) 범위 내에서 AIL을 합법적으로 사용하는 방법에 대한 지침을 제공합니다.

AIL을 사용한 연구

학술 작업에서 AIL을 사용하거나 참조하는 경우 다음과 같이 인용할 수 있습니다:

root@kitploit:~
@inproceedings{mokaddem2018ail,
  title={AIL-The design and implementation of an Analysis Information Leak framework},
  author={Mokaddem, Sami and Wagener, G{\'e}rard and Dulaunoy, Alexandre},
  booktitle={2018 IEEE International Conference on Big Data (Big Data)},
  pages={5049--5057},
  year={2018},
  organization={IEEE}
}

자금 지원 🇪🇺

AIL은 유럽 연합의 지원을 받아 HOPLITE 유럽 프로젝트 및 AIPITCH 유럽 프로젝트의 일환으로 개발 및 유지 관리되고 있습니다.

EU 로고

면책 조항

유럽 연합의 공동 자금 지원을 받았습니다. 그러나 표현된 견해와 의견은 저자(들)의 것이며 반드시 유럽 연합 또는 유럽 사이버보안 역량 센터의 견해를 반영하는 것은 아닙니다. 유럽 연합이나 자금 지원 기관은 이에 대해 책임을 지지 않습니다.

라이선스

root@kitploit:~
Copyright (C) 2014 Jules Debra
Copyright (c) 2021 Olivier Sagit
Copyright (C) 2014-2026 CIRCL - Computer Incident Response Center Luxembourg
Copyright (c) 2014-2024 Raphaël Vinot
Copyright (c) 2014-2026 Alexandre Dulaunoy
Copyright (c) 2016-2024 Sami Mokaddem
Copyright (c) 2018-2026 Thirion Aurélien

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it under the terms of the GNU Affero General Public License as published by
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(at your option) any later version.

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