leakScraper

versão mongodb

LeakScraper é um conjunto eficiente de ferramentas para processar e visualizar enormes arquivos de texto contendo credenciais. Estas ferramentas são projetadas para ajudar pentesters/redteamers na realização de OSINT, coleta de credenciais e ataques de stuffing de credenciais.

Instalação

• Antes de mais nada: tenha um servidor mongodb em funcionamento.
• Depois:
  root@kitploit:~

  git clone -b mongodb https://github.com/Acceis/leakScraper
  cd leakScraper
  sudo ./install.sh
  

  Isso instalará alguns pacotes pip e pacotes debian (python-magic, python3-pymongo e bottle).

Requisitos

Linux (debian), python 3.x e um servidor mongodb.

Uso

Veja o wiki para isso

Captura de tela

As diferentes ferramentas

LeakScraper é dividido em três partes :

• leakStandardizer : Uma ferramenta para padronizar vazamentos que você obteve de algum lugar legítimo na internet. Ela recebe como entrada um arquivo contendo credenciais em algum formato estranho, contendo caracteres não ascii ou linhas vazias, linhas contendo e-mails inválidos ou sem senha. Ela produzirá, com sua ajuda (usando expressões regulares), um arquivo facilmente greppável usando o seguinte formato : email:hash:plain ("plain" para "senha em texto plano").
• leakImporter : Uma ferramenta para importar um arquivo de vazamento padronizado em um banco de dados mongodb. Ela cuidará da extração de dados do arquivo, colocando-o em um formato abrangente do mysql, criando/gerenciando índices ...
• leakScraper : Uma ferramenta e uma interface para escavar dados do banco de dados e exibi-los de forma agradável.

Postulados

• O caso de uso coberto é o seguinte : pesquisar credenciais pertencentes a uma organização/empresa/estrutura específica. Isso é feito pesquisando credenciais associadas a um e-mail pertencente à organização em questão. Ex: Pesquisar credenciais pertencentes à microsoft é feito pesquisando credenciais associadas a contas registradas com um e-mail terminando em "@microsoft.com". É o único caso de uso coberto e isso significa muito em termos de escolhas técnicas (índices de banco de dados e representação de dados em geral).

• Vazamentos podem pesar vários gigabytes. Isso significa que cada processo (padronização, importações e pesquisas) está usando algoritmos in-place em termos de memória. Você pode saber antecipadamente quanta memória essas ferramentas usarão para processar um arquivo específico, e isso nunca esgotará os recursos do seu computador (a menos que você tenha um muito antigo).

• Processar arquivos enormes e trabalhar com muitos dados leva tempo. É importante, na minha opinião, ter feedback visual/em tempo real para saber quanto tempo o processamento/importação de um arquivo levará. É importante saber se você acabou de iniciar um processo de 7 horas ou um de 1.200 anos.