SharpML

SharpML은 Python과 C#에서 머신러닝을 사용하는 파일 공유 데이터 마이닝 도구의 개념 증명(Proof of Concept)입니다.

이 도구에 대한 자세한 내용은 블로그 여기에서 논의되며, 아래에도 요약되어 있습니다:

SharpML은 C#과 Python 기반 도구로, 파일 공유 마이닝, Active Directory 사용자 쿼리, ML 모델 및 관련 규칙 배포, Active Directory 인증 확인 등 여러 작업을 수행하며, 채굴된 데이터를 ML 모델에 공급하여 파일 공유에서 암호를 찾는 과정을 자동화하는 것을 목표로 합니다.

ML 모델은 Python으로 작성되었으며, 암호 가능성을 식별하기 위해 사용자 정의 알고리즘을 사용하여 개발되었습니다. 모델은 PyInstaller로 컴파일되었으며 C# 래퍼의 리소스 파일로 자리 잡고 있으며, C# 래퍼는 자체, 데이터 및 모델 간의 상호 운용을 담당합니다. 프로그램 로직은 아래에서 확인할 수 있습니다:

현재 단일 파일 공유만 평가할 수 있습니다.

대상 파일 공유에 대한 읽기 액세스 권한이 필요하며, 그 후 도구는 대부분 자율적으로 활동을 수행합니다.

릴리스 섹션에 컴파일된 릴리스가 있으며, 이 도구는 현재 PoC(개념 증명)이며 많은 개선이 필요하다는 점에 유의해야 합니다.

사용법:

cmd.exe

C:\> SharpML.exe -u \\fileshare\d$

Cobalt Strike

> execute-assembly SharpML.exe -u \\fileshare\d$

작성자

Marco Valentini

Tom Kallo

할 일

• SharpML이 실행되면 찾은 모든 사용자를 확인하려고 시도합니다. 제한적인 도메인 잠금 정책이 존재하는 경우, 사용자를 여러 번 확인하려고 시도하여 여러 번의 인증 실패 시 계정이 잠길 수 있습니다.
• 더 큰 텍스트 기반 파일이 원시 데이터를 복사할 때 병목 현상을 일으키지 않도록 일부 파일 크기 제한을 구현해야 합니다.
• 여러 파일 공유를 동시에 실행하는 옵션을 선택합니다. 자동 공유 찾기를 구현하여 SharpML이 완전 자율적으로 전체 네트워크를 샅샅이 뒤질 수 있도록 합니다.
• 10,000개의 가장 일반적인 암호를 확인할지 여부를 선택하는 등의 추가 옵션을 포함한 일부 프로그램 로직을 개선합니다.