Khao2

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Cada único bit.

Suite de esteganálise fácil de usar, informativa e abrangente.

Esta é uma ferramenta CLI para o meu side hustle SaaS (khao2.com) para esteganálise.

FAQs

Mas o que é realmente o Khao2/K2?

K2 é uma plataforma versátil de detecção de esteganografia projetada para esteganálise em imagens.

Por que é diferente de algo como Stegoveritas?

K2 é diferente porque usa um amplo espectro de testes estatísticos e matemáticos que verificam pequenas anomalias que algoritmos altamente sofisticados (ex.: J-UNIWARD, JMiPOD) deixam para trás, em vez de procurar assinaturas diretas, procura anomalias/sinais.

Para que serve a parte de ML?

A parte de ML do K2 é usada para agregar todas as anomalias e emitir um veredito binário sobre a probabilidade de a imagem conter esteganografia.

Instalação

pip install -e .

Uso

Obtenha um token:

• Cadastre-se em app.khao2.com
• Crie uma chave de API na aba API Keys

Configure seu token de API:

k2 token set k2_yourtokenhere32characterslower

Configure o endpoint da API:

k2 endpoint set https://api.khao2.com

Comandos Básicos

Analisar uma imagem:

k2 dig image.png

Acompanhar o progresso da varredura em tempo real:

k2 dig image.png --watch

Obter resultados da varredura por ID:

k2 get <scan-id>

Processamento em Lote

Processar múltiplas imagens:

k2 batch image1.png image2.jpg image3.gif

Varrer diretórios recursivamente:

k2 batch /path/to/images --recursive

Padrões de arquivo personalizados:

k2 batch /path/to/files --pattern "*.png" --recursive

Gerenciamento de Plugins

Listar plugins disponíveis:

k2 plugins list

Carregar um plugin:

k2 plugins load batch_processor

Relatórios

Gerar relatório de painel HTML:

k2 report dashboard.html

Gerar resumo executivo (últimos 7 dias):

k2 report executive_summary.html --executive --days 7

Exportar como PDF:

k2 report analysis.pdf --format pdf

Recursos Avançados

Listar varreduras recentes:

k2 list --limit 10

Verificar cota:

k2 quota

Visualizar análises de uso:

k2 usage

Arquitetura de Plugins

Khao2 possui um poderoso sistema de plugins que permite extensibilidade e funcionalidades avançadas:

Plugins Integrados

• Processador em Lote: Processamento em lote inteligente com controle de concorrência e roteamento inteligente
• Colaboração Empresarial: Espaços de trabalho em equipe, automação de fluxo de trabalho e trilhas de auditoria
• Processamento Híbrido: Análise nuvem-local com cache e otimização de custos
• Inteligência Avançada: Reconhecimento de padrões e aprendizado contínuo a partir de resultados de varredura
• Relatórios e Visualização: Painéis abrangentes e capacidades de exportação

Tipos de Plugin

• Plugins de Detector: Algoritmos personalizados de detecção de esteganografia
• Plugins de Processador: Processamento em lote e fluxos de trabalho de automação
• Plugins de Exportador: Formatos de relatório personalizados e integrações
• Plugins de Analisador: Análise avançada e recursos de inteligência
• Plugins de Integração: Integrações de serviços de terceiros

Desenvolvendo Plugins Personalizados

Crie um plugin implementando o protocolo apropriado e colocando-o no diretório de plugins. Veja os plugins integrados para exemplos.

Informações

Este é um projeto pessoal que se tornou um side hustle SaaS. Eu originalmente construí isso para meus próprios desafios CTF sem intenção de torná-lo um produto.

Preços

As pessoas podem dizer que 5 varreduras por mês gratuitas é muito pouco, mas lembre-se de que essas varreduras estatísticas são sequenciais por natureza e levam até + minutos onde são executadas em HPC Modal.com.

Coisas legais

• Ele detectou J-UNIWARD a 0.2 BPP
• Muito bom em detectar LSB
• Usa ML para classificar todos os testes estatísticos para uma visualização legível por humanos

Exemplo de saída CLI:

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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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Desenvolvimento

Executar testes:

pytest

Instalar em modo de desenvolvimento:

pip install -e .