lorentzenman/sheeplActive Directory 실습 환경에서 레드팀과 블루팀의 전술 개발을 위해 현실적인 사용자 행동을 에뮬레이트합니다. 시간이 지남에 따라 무작위의 정상 사용자 작업을 생성하여 탐지 및 악용 연습을 할 수 있게 합니다.
Sheepl : 실험실 환경에서 트레이드크래프트 개발을 지원하기 위한 현실적인 사용자 행동 생성
블루 팀과 레드 팀의 트레이드크래프트 개발을 위해 AD 네트워크 환경을 구축하는 방법에 관한 온라인 자료는 많습니다. 하지만 현재 솔루션은 실제 네트워크 구성을 표현하는 데 있어 한 가지 중요한 측면이 부족한 경향이 있습니다. 네트워크는 단순히 정적 엔드포인트의 모음이 아니라 사람들 간의 통신 플랫폼입니다.
Sheepl은 네트워크 환경에서 사람들이 일반적으로 수행하는 행동을 에뮬레이션하여 이러한 격차를 해소하는 도구입니다. Python3와 AutoIT3를 사용하여 출력물을 다른 종속성 없이 독립 실행형 실행 파일로 컴파일할 수 있으며, Windows 엔드포인트에서 실행 시 선택한 시간 프레임에 걸쳐 무작위로 작업 집합을 실행합니다.
레드 팀의 경우 트레이드크래프트를 연습할 기회를 제공할 수 있습니다. 블루 팀의 경우 정상적인 사용자 작업 시퀀스 내에서 악성 활동 지표 탐지에 집중할 수 있도록 지원합니다.
Sheepl에는 두 가지 모드가 있습니다: 프로필 가져오기 모드와 대화형 모드입니다. 명령줄을 더 넓은 스크립팅 솔루션의 일부로 사용할 수 있고, 대화형 모드에서는 질문/응답 방식으로 작업을 빌드할 수 있습니다.
python3 sheepl.py --interactive
이제 JSON 프로필을 통해 Sheepl 명령 시퀀스를 빌드하고 가져올 수 있습니다.
python3 sheepl.py --profile profiles/red.json
이제 상용구 템플릿 파일을 지정할 수 있습니다. 다음을 사용하여 수행합니다:
python3 sheepl.py --template NewTask --category network
이 명령은 'tasks/network' 디렉토리 내에 'NewTask'라는 파일을 생성하며, 선호하는 카멜케이스 클래스 이름을 따릅니다.
이제 콘솔에는 작업 목록 업데이트, 루프 옵션 지정, 시스템 트레이에 아이콘 표시 여부 등 Sheepl 특정 동작을 지정하기 위한 추가 옵션이 있습니다.
Documented commands (type help <topic>):
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create finished help icon list loop quit task update
AutoIT3 런타임과 Aut2EXE 컴파일러는 여기에서 다운로드할 수 있습니다: AutoIT3 Download
다음 비디오는 현재 릴리스인 Sheepl 2.0의 빠른 데모입니다.
(https://www.youtube.com/watch?v=ZErvmrP4UCg)