스테가날리시스에 분석을 담다
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비트 하나까지.
사용하기 쉽고, 유익하며 포괄적인 스테가날리시스 스위트입니다.
이것은 스테가날리시스를 위한 제 SaaS 사이드 허슬(khao2.com)의 CLI 도구입니다.
K2는 이미지 스테가날리시스를 위해 설계된 다목적 스테가노그래피 탐지 플랫폼입니다.
K2는 직접적인 시그니처를 찾는 대신, 고도로 정교한 알고리즘(예: J-UNIWARD, JMiPOD)이 남기는 작은 이상 징후를 확인하는 광범위한 통계 및 수학적 테스트를 사용한다는 점에서 다릅니다. K2는 이상 징후/신호를 찾습니다.
K2의 ML 부분은 모든 이상 징후를 집계하고 해당 이미지에 스테가노그래피가 포함되어 있을 가능성에 대한 이진 판정을 출력하는 데 사용됩니다.
pip install -e .
토큰 받기:
API 토큰 설정:
k2 token set k2_yourtokenhere32characterslower
API 엔드포인트 설정:
k2 endpoint set https://api.khao2.com
이미지 분석:
k2 dig image.png
실시간 스캔 진행 상황 보기:
k2 dig image.png --watch
ID로 스캔 결과 가져오기:
k2 get <scan-id>
여러 이미지 처리:
k2 batch image1.png image2.jpg image3.gif
디렉터리 재귀 스캔:
k2 batch /path/to/images --recursive
사용자 정의 파일 패턴:
k2 batch /path/to/files --pattern "*.png" --recursive
사용 가능한 플러그인 나열:
k2 plugins list
플러그인 로드:
k2 plugins load batch_processor
HTML 대시보드 보고서 생성:
k2 report dashboard.html
경영진 요약 생성(최근 7일):
k2 report executive_summary.html --executive --days 7
PDF로 내보내기:
k2 report analysis.pdf --format pdf
최근 스캔 나열:
k2 list --limit 10
할당량 확인:
k2 quota
사용량 분석 보기:
k2 usage
Khao2는 확장성과 고급 기능을 지원하는 강력한 플러그인 시스템을 갖추고 있습니다:
적절한 프로토콜을 구현하고 plugins 디렉터리에 배치하면 플러그인을 만들 수 있습니다. 예제는 내장 플러그인을 참조하세요.
이것은 개인 프로젝트에서 SaaS 사이드 허슬로 전환된 것입니다. 원래는 제품으로 만들 의도 없이 제 개인 CTF 챌린지를 위해 만들었습니다.
월 5회 무료 스캔이 너무 적다고 생각하는 분들도 계시겠지만, 이러한 통계적 스캔은 본질적으로 순차적으로 실행되며 Modal.com HPC에서 수 분 이상 소요된다는 점을 양해 부탁드립니다.
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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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테스트 실행:
pytest
개발 모드로 설치:
pip install -e .