malware-check

pip install malware-check

pipx install malware-check

git clone https://github.com/momenbasel/malware-check.git
cd malware-check
pip install -e ".[dev]"

# 코어 + 바이너리 분석 + AI 파일 감지 + YARA
pip install malware-check[full]

# 또는 필요한 것만 설치
pip install malware-check[binary]
pip install malware-check[detect]
pip install malware-check[yara]

# 또는 수동으로 추가 기능 설치
pip install pefile lief magika yara-python

pip install malware-check[detect]

# Docker 필요 - https://docs.docker.com/get-docker/
# 샌드박스 이미지 빌드 (일회성 설정)
malware-check build-sandbox

malware-check info

# GitHub에서 스킬 설치
npx skills install momenbasel/malware-check --skill malware-check

# 또는 수동: skill/SKILL.md를 스킬 디렉토리에 복사
cp -r skill/ ~/.claude/skills/malware-check/

pip install malware-check pefile lief yara-python

# 1. CLI 설치
pip install malware-check pefile lief yara-python

# 2. Codex 지침에 추가 (codex.md 또는 시스템 프롬프트)
echo '파일 악성코드 분석에는 `malware-check scan <path> --verbose`를 사용하세요.' >> AGENTS.md

# 3. 또는 Codex 스킬로 설치
cp -r skill/ .codex/skills/malware-check/

# 1. 설치
pip install malware-check

# 2. 에이전트 지침에 추가:
# "코드/바이너리 악성코드 검사를 요청받으면 다음을 사용하세요: malware-check scan <target> --verbose"
# "보고서: malware-check scan <target> --format html -o report.html"
# "CI/CD: malware-check scan <target> --format sarif -o report.sarif --exit-code"

malware-check scan suspicious_file.py

# malware-check[detect]가 설치된 경우 최상의 결과
malware-check scan suspicious_payload --verbose

malware-check scan /path/to/project --verbose

# 먼저 샌드박스 빌드 (일회성)
malware-check build-sandbox

# 행동 분석으로 스캔
malware-check scan malware.exe --dynamic

malware-check scan /Applications/SuspiciousApp.app --dynamic --verbose

# JSON 보고서
malware-check scan target/ --format json -o report.json

# HTML 대시보드
malware-check scan target/ --format html -o report.html

# CI/CD용 SARIF
malware-check scan target/ --format sarif -o results.sarif

# 발견 시 0이 아닌 코드로 종료 (CI 게이트용)
malware-check scan . --format sarif -o results.sarif --exit-code

malware-check info

name: 보안 스캔
on: [push, pull_request]

jobs:
  malware-check:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4

      - name: Python 설정
        uses: actions/setup-python@v5
        with:
          python-version: "3.12"

      - name: malware-check 설치
        run: pip install malware-check

      - name: 스캔 실행
        run: malware-check scan . --format sarif -o results.sarif --exit-code

      - name: SARIF 업로드
        if: always()
        uses: github/codeql-action/upload-sarif@v3
        with:
          sarif_file: results.sarif

malware-check/
├── src/malware_check/
│   ├── cli.py                 # Click CLI 진입점
│   ├── scanner.py             # 오케스트레이터 + 선택적 Magika 기반 파일 감지
│   ├── models.py              # Finding, FileAnalysis, ScanResult 데이터 모델
│   ├── analyzers/
│   │   ├── code.py            # 소스 코드 패턴 매칭 (40개 이상 규칙)
│   │   ├── binary.py          # PE/Mach-O/ELF 분석
│   │   ├── privacy.py         # PII, 추적, 권한
│   │   ├── yara_engine.py     # YARA 규칙 컴파일 및 스캐닝
│   │   └── dynamic.py         # Docker 샌드박스 행동 분석
│   └── reporters/
│       ├── console_reporter.py  # 리치 터미널 출력
│       ├── json_reporter.py     # JSON 내보내기
│       ├── html_reporter.py     # HTML 대시보드 (Jinja2)
│       └── sarif_reporter.py    # CI/CD용 SARIF 2.1.0
├── rules/yara/                # 번들 YARA 규칙
├── tests/                     # pytest 테스트 스위트
└── pyproject.toml             # 프로젝트 메타데이터

malware-check scan target/ --yara-rules /path/to/my/rules/

rule My_Custom_Rule {
    meta:
        description = "사용자 정의 악성코드 패턴 탐지"
        severity = "critical"
        category = "backdoor"
        confidence = "0.90"
        mitre = "T1059"
        cwe = "CWE-94"
        recommendation = "악성 코드 제거"

    strings:
        $pattern = "suspicious_string"

    condition:
        $pattern
}

# 클론 및 개발 종속성 설치
git clone https://github.com/momenbasel/malware-check.git
cd malware-check
pip install -e ".[dev]"

# 선택 사항: 개발 중 Magika, YARA 및 바이너리 추가 기능 포함
pip install -e ".[dev,full]"

# 테스트 실행
pytest

# 린트
ruff check src/ tests/