이 프로젝트는 외부 리소스의 상호 작용 없이 내부적으로 위협 인텔리전스 분석가 역할의 일상 업무를 자동화합니다. 다양한 모듈을 사용하여 특징, 아티팩트 및 IoC를 추출하여 민감한 파일(악성코드) 또는 데이터를 분석, 시각화 및 구조화합니다. 해당 모듈의 출력은 연구 또는 SOC 플랫폼에 쉽게 통합될 수 있습니다.

Install

git clone https://github.com/qeeqbox/analyzer.git && cd analyzer && chmod +x run.sh && ./run.sh auto_configure

Interface

Output

APT-악성코드 JSON\HTML 보고서 (+190 샘플)

Features

로컬에서 실행 (오프라인)
버퍼, 파일 또는 전체 폴더 분석
실시간 분석 (세션 저장)
2가지 모드 (대화형 및 무음)
HTML 또는 JSON 출력 생성
세부 정보가 포함된 출력 파일을 mongodb에 덤프
원시 json 결과를 mongodb에 저장
기본 파일 정보 MD5, charset, mime, ssdeep
다양한 문자열/패턴 분석 방법
웹 서비스 및 API
포트, IPS 힌트 및 국가 설명
세계 IPS 이미지 및 플래그
DNS 서버 설명 (상위 서버)
아티팩트 포스 다이렉트 이미지
크로스 레퍼런스 포스 다이렉트 이미지 및 테이블
클래스로 구분된 유사성 이미지
YARA 모듈 및 yara-rules-github의 YARA 규칙
YARA 모듈은 인덱스별 조건 및 태그 포함
화이트리스트 구현 (Windows 7, 8 및 10 파일)
WAF 확인 및 프록시 우회
맞춤법 및 구두점 검사
상위 피싱 단어 포함
Snort 지원
PDF, RTF, 피싱, MS Office 및 HTML 모듈
NL 영어 단어 탐지
OCR 단어 탐지
웹사이트 유사성 탐지 (상위 10000)
BOM (Byte Order Mark) 탐지
MITRE ATT&CK 도구 및 패턴 탐지 (FP 가능)
URL 단축기 추출
UNICODE에서 ASCII 추출
무료\가짜 이메일 추출
URL, EMAIL, TEL 태그 패턴 추출
신용카드, 자격 증명, 비밀 패턴 추출
암호화 패턴 (base64, md5, sha1..) 추출
DGA (Domain Generation Algorithm) 패턴 추출

Modules

Linux 래퍼 - ELF 정보, API 함수 설명, 시스템 명령어 설명, 섹션 설명, 라이브러리 설명, 암호화된 섹션 탐지, 심볼 추출, 탐지에 매핑된 MITRE 아티팩트, 크로스 레퍼런스 탐지, 동작 탐지
Windows 래퍼 - PE 정보, 암호화된 섹션 탐지, 섹션 설명, DLL 설명, 심볼 추출, 서명 추출 및 검증, API 설명, PE ASLR, DEP, SEH 및 CFG 탐지, 탐지에 매핑된 MITRE 아티팩트, API 동작 탐지, DLL 인젝션, 프로세스 할로잉, 프로세스 도플갱잉 등.., 크로스 레퍼런스 탐지, 아이콘 추출, 문자열 파일 정보 추출, FileDescription 등..
Android 래퍼 - APK 정보, DEX 정보, Manifest 설명, Intent 설명, 리소스 추출, 심볼 추출, 클래스 추출, 큰 함수 식별, 크로스 레퍼런스 탐지, API 동작 탐지
iPhone 내장 - IPA 정보
BlackBerry COD 내장 - COD 정보, 함수 추출, 문자열 추출
PCAP 래퍼 - 프레임 필터, HTTP 필터, DNS 필터, ARP 필터, WAF 탐지, DGA 탐지, Snort 파싱
PDF 내장 - 객체 열거, 키, javascript, js, OpenAction 추출, 스트림 파싱, 문자열 분석
Office 내장 및 래퍼 - 메타 정보 추출, 하이퍼 및 대상 링크 추출, Bin 인쇄 가능 파서, 텍스트 추출, DDE 추출, 매크로 추출
OLE 래퍼 - 객체 수, 객체 추출, 매크로 추출
EMAIL 내장 및 래퍼 - 헤더 정보, 첨부 파일 추출 및 파싱, 본문 추출, 피싱 패턴 확인
아카이브 래퍼 - MIME 추출 및 확장자로 추측, 모든 압축 해제 파일에서 패턴 찾기, 암호화된 아카이브 탐지
HTML 래퍼 - 스크립트, iframe, 링크 및 양식 추출, 링크 디코딩/분석, 스크립트 엔트로피
일부 패턴 - AWS Clint ID, Amazon MWS Auth Token, Amazon S3, ALIYUN OSS, AZURE Storage, Facebook Access Token, Github Token, Goole API Key, Google CAPTCHA, Google OAuth, Google Secret, Google OAuth Access Token, Mailgun API Key, MailChimp API, Picatic API, Slack Token, Square Access Token, Square OAuth Secret, Stripe API, Twilio API, Twilio SID

One click auto-configure

git clone https://github.com/qeeqbox/analyzer.git
cd analyzer
chmod +x run.sh
./run.sh auto_configure
초기화 프로세스가 완료된 후 프로젝트 인터페이스 http://127.0.0.1:8000/login/ 가 자동으로 열립니다

Or, if you already have docker-compose

docker-compose -f docker-compose-dev.yml up --build
Then open http://127.0.0.1:8000/login/

Prerequisites

apt-get install -y python3 python3-pip curl libfuzzy-dev yara libmagic-dev libjansson-dev libssl-dev libffi-dev tesseract-ocr libtesseract-dev libssl-dev swig p7zip-full radare2 dmg2img mongodb redis

pip3 install pyelftools macholib python-magic nltk Pillow jinja2 ssdeep pefile scapy r2pipe pytesseract M2Crypto requests tld tldextract bs4 psutil pymongo flask pyOpenSSL oletools extract_msg

일부 모듈에는 필수 패키지가 필요합니다 (해당 패키지 사용에 문제가 있는 경우, 제가 이전에 C#\C로 개발한 대체 솔루션을 공유해 드릴 수 있습니다)

Roadmap

Java 분석 (사용자 요청)
웹 탐지
데이터베이스에 사용자 이름 및 비밀번호 래퍼 추가
CSS 정리

Resources

Linux 문서, MacOS 문서, Windows 문서, Android 문서, software77, MITRE ATT&CK™, sc0ty, hexacorn, PEID, steren, bacde, cisco umbrella, yara rules community, 수많은 연구 자료

Other Licenses

이 프레임워크를 사용함으로써, 귀하는 다음 패키지들의 라이선스 조건에 동의하는 것입니다: yara, Yara-Rules, tesseract-ocr, swig, radare, vu1tur, oletools, mongodb, supervisor, msg-extractor, snort, pyelftools, macholib, pefile, scapy, python-magic, flask, werkzeug, gunicorn, flask-mongoengine, flask-admin, flask-login, flask-bcrypt, pyopenssl, flask-markdown, tld, psutil, gevent, dateutil, requests, pymongo, BeautifulSoup, tldextract, m2crypto, radare2, ssdeep, jinja2, Pillow, nltk, p7zip, redislabs, redis-py

Disclaimer\Notes

적절한 구성 없이 배포하지 마십시오
보안 그룹 규칙을 설정하고 기본 자격 증명을 제거하십시오
이 프로젝트는 안티 멀웨어 프로젝트가 아니며 악성 파일을 격리하거나 삭제하지 않습니다
이 프로젝트는 인터넷/외부 상호 작용 없이 기밀 데이터를 분석하고 일부 AI를 로컬에서 훈련하기 위해 개발되었습니다
리소스 또는 종속성을 놓친 경우 알려주시기 바랍니다

인기

analyzer