Obscura Scan

위협 헌터 & 공격 표면 관리 플랫폼
수동 및 반능동 정찰, 상관 분석, 위험 점수 산정, 지속적 모니터링을 위한 단일 정적 Go 바이너리.

Obscura Scan이란?

Obscura Scan은 하나의 정적 바이너리로 실행되는 공격 표면 관리 및 OSINT/정찰 플랫폼입니다 — Python도, virtualenv도, 시스템 라이브러리도, 데이터베이스 서버도 필요 없습니다. 도메인, URL 또는 IP를 지정하면 수십 개의 정찰 모듈이 동시에 실행되어 결과를 상관 분석하고, 위험 점수를 산정하며, 선택적으로 LLM으로 보강한 뒤, 실시간 진행 상황 스트리밍과 함께 깔끔한 웹 UI + REST API를 통해 모든 것을 제공합니다.

이것은 내부적으로 AEGIS로 알려졌던 플랫폼을 Go로 다시 작성한 것으로, 속도, 안전성, 단일 파일 배포를 위해 재설계되었습니다.

대부분의 가치는 API 키 없이도 얻을 수 있습니다. 50개 모듈 중 43개는 완전히 자체 포함되어 있어 대상과 DNS/TLS/HTTP 프로토콜에 직접 통신합니다. Obscura Scan은 키를 하나도 구성하지 않고 실행되며, 키가 필요한 모듈은 이유와 함께 건너뛰기만 합니다.

주요 특징

🧩 50개의 정찰/정보/분석 모듈 — DNS, TLS, 인증서, 서브도메인, 탈취 탐지, JS 엔드포인트/시크릿 추출, 소스맵 탐지, 타이포스쿼팅, JARM, 암호 감사, 클라우드 버킷 헌팅, 이메일 인증 상태 등.
🔒 설계 단계부터 SSRF 강화 — 모든 아웃바운드 요청은 연결 시점에 확인된 IP를 재검증하는 보호된 다이얼러를 거칩니다(DNS 리바인딩 및 리다이렉트 우회 방어). 사설/루프백/메타데이터 대역은 기본 거부입니다.
⚡ 진정한 병렬 엔진 — 제한된 워커 풀, 의존성 DAG, 모듈별 패닉 격리, 컨텍스트 취소, 결과 캐싱.
📊 위험 점수 + ML — 자체 포함된 IsolationForest와 투명한 신뢰도 가중 스코어러가 발견 사항을 0–100 위험 점수로 변환합니다. 모든 발견 사항은 신뢰도(confirmed/firm/tentative)를 가지며, 점수는 최악의 확인된 발견 사항에 의해 기준이 정해지고 볼륨에 의해서만 약간 조정되므로, 신뢰도가 낮은 휴리스틱이 쏟아져도 게이지를 100으로 고정할 수 없습니다. 모듈 간 중복 제거와 원클릭 오탐 억제로 보고서의 신호 밀도를 유지합니다.
🤖 AI 코파일럿 — 다중 제공자(Gemini → OpenAI → Anthropic)와 항상 켜져 있는 오프라인 규칙 기반 폴백. 절대 완전히 실패하지 않습니다.
🗺️ 공격 표면 그래프 — 대화형 대상 → 서브도메인 → IP → ASN → 인증서 발급자 관계 맵.
🔁 지속적 모니터링 — 대상을 예약하고 새로운 발견 사항이 나타나면 알림을 받습니다(Slack / Discord / Teams / Telegram).
🚀 캠페인 — 여러 대상을 한 번에 스캔하고 하나의 대시보드로 집계합니다.
🎛️ 프로필 — 원클릭 Quick / Full / Bug Bounty / Compliance 스캔 템플릿.
📤 8가지 내보내기 형식 — JSON, CSV, STIX 2.1, Splunk-CIM, QRadar-LEEF, Elastic-ECS, PDF, DOCX.
🛡️ 엔터프라이즈 제어 — 선택적 Bearer 토큰 API 인증, IP별 속도 제한, 감사 로그.
📈 관측성 — Prometheus /metrics, 구조화된 로깅, 정상 종료.

빠른 시작

# 1. Get it (see Installation for binaries / Docker)
git clone https://github.com/security-life-org/Obscura.git
cd Obscura
make build            # -> bin/obscura  (CGO_ENABLED=0, pure Go)

# 2. Run it (every config value is optional)
./bin/obscura

# 3. Open the UI
#    http://127.0.0.1:8080

그런 다음 대상(예: example.com)을 입력하고, 프로필을 선택한 뒤 Start Scan을 누르세요. 결과는 원시 JSON이 아닌 읽기 쉬운 보고서 — 위험 게이지, 발견 사항, 모듈별 표 — 로 렌더링됩니다.

./bin/obscura --version          # build info
./bin/obscura --allow-internal   # permit private/loopback targets (authorized internal use)

스크린샷

CLI 시작 화면

CLI 시작 화면 — ASCII 배너, 구성 로드됨, 서버 수신 대기 중

🖼️ 모든 스크린샷 보기 (대시보드, 스캔 진행 상황, 예약, 캠페인, 모듈, 설정, 상태 API)

대시보드 — 새 스캔

대시보드 — 대상 입력, 프로필 선택, 43개 모듈 체크박스, 최근 스캔

스캔 진행 상황 (실시간 SSE)

실시간 스캔 진행 상황 — 실시간 상태 배지와 함께 36개 모듈 완료

예약 스캔

예약 스캔 — 모듈 선택과 함께 반복 스캔 일정 생성

캠페인

캠페인 — 집계된 결과와 함께 다중 대상 스캔

모듈 카탈로그

모듈 카탈로그 — 설명과 주요 요구 사항이 포함된 50개 정찰, 정보 및 분석 모듈 (1/2)

모듈 카탈로그 계속 — 나머지 모듈 (2/2)

설정

설정 — 애플리케이션 구성, AI 제공자, 위협 인텔리전스 API 키, 알림 채널

상태 API

상태 엔드포인트 — 상태, 버전 및 모듈 수를 보여주는 /healthz JSON 응답

문서

문서	내용
설치	바이너리, 소스에서 빌드, Docker, 크로스 컴파일
사용법	CLI 플래그, 웹 UI 둘러보기, 스캔, 예약, 모니터링, 캠페인, 내보내기, AI
구성	전체 환경 변수 참조, 별칭, 우선순위, 마스킹
.env.example	설명과 기본값이 포함된 모든 환경 변수
모듈	주요 요구 사항과 함께 카테고리별 50개 모듈 전체 카탈로그
사용 사례	버그 바운티, ASM 모니터링, 규정 준수, 위협 헌팅, 브랜드 보호
REST API	엔드포인트, Bearer 인증, 키 발급, 예제
기여	개발 환경 설정, 모듈 추가, 코드 스타일, PR
보안 정책	취약점 신고, 책임 있는 사용, SSRF 모델
변경 로그	릴리스 이력

아키텍처

flowchart LR
    A["cmd/obscura\nEntrypoint"] --> B["internal/config\nEnv Loader"]
    B --> C["internal/store\nSQLite WAL"]
    B --> D["internal/engine\nWorker Pool + DAG"]
    D --> E["internal/modules\n50 Modules"]
    D --> F["internal/safety\nSSRF Guard"]
    E --> G["internal/ml\nRisk Scoring"]
    E --> H["internal/ai\nAI Copilot"]
    D --> I["internal/server\nchi Router + SSE"]
    I --> J["internal/export\nPDF/DOCX/STIX/SIEM"]
    I --> K["internal/notify\nSlack/Discord/Teams"]
    I --> L["internal/schedule\nContinuous Monitoring"]
    I --> M["internal/metrics\nPrometheus"]

Obscura

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