ReconPal: Aproveitando PLN para a Segurança da Informação

O reconhecimento é uma das fases mais importantes que parece fácil, mas exige muito esforço e habilidade para ser feita corretamente. É preciso conhecer as ferramentas certas, as consultas/sintaxe corretas, executar essas consultas, correlacionar as informações e sanitizar a saída. Tudo isso pode ser fácil para um profissional experiente em segurança da informação/reconhecimento, mas para os demais, ainda é quase mágico. Quão legal seria fazer uma pergunta simples como "Encontre um servidor Memcached aberto em Singapura com suporte a UDP?" ou "Quantas câmeras IP em Singapura estão usando credenciais padrão?" em um chat e obter a resposta?

A integração do GPT-3, modelos de linguagem baseados em aprendizado profundo para produzir texto semelhante ao humano, com ferramentas de reconhecimento conhecidas como Shodan, é a base do ReconPal. O ReconPal também suporta o uso de comandos de voz para executar explorações populares e realizar reconhecimento.

Construído Com

• OpenAI GPT-3
• Shodan API
• Speech-to-Text
• Telegram Bot
• Docker Containers
• Python 3

Começando

Para colocar o ReconPal em funcionamento, siga estes passos simples.

Pré-requisitos

• Token do Bot do Telegram Use o BotFather e crie um novo bot do Telegram. Consulte a documentação em https://core.telegram.org/bots

• Shodan API:
  Crie uma conta no Shodan e crie uma nova chave de API em https://account.shodan.io/

• Google Speech-to-Text API:
  Ative o Speech-to-Text no GCP e obtenha as credenciais. Consulte estes passos da documentação em https://cloud.google.com/speech-to-text/docs/before-you-begin

• OpenAI API Key:
  Crie uma conta gratuita no openAI para testar a API. https://beta.openai.com/account/api-keys

• Docker

  root@kitploit:~

  sudo apt-get updates​
  sudo apt-get install docker.io​
  sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.26.0/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o​ /usr/local/bin/docker-compose​
  chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
  

Instalação

1. Clone o repositório

   root@kitploit:~

   git clone https://github.com/pentesteracademy/reconpal.git
   

2. Insira suas chaves de API OPENAI, SHODAN e o token do bot do TELEGRAM em docker-compose.yml

   root@kitploit:~

   OPENAI_API_KEY=<Your key>
   SHODAN_API_KEY=<Your key>
   TELEGRAM_BOT_TOKEN=<Your token>
   

3. Inicie o reconpal

   root@kitploit:~

   docker-compose up
   

Uso

Abra o aplicativo do Telegram e selecione o bot criado para usar o ReconPal.

1. Clique em iniciar ou apenas digite na caixa de entrada.

/start

2. Registre o modelo.

/register

3. Teste a ferramenta com alguns comandos.

scan 10.0.0.8

Ferramenta apresentada em

• Blackhat Asia Arsenal 2022 https://www.blackhat.com/asia-22/arsenal/schedule/#reconpal-leveraging-nlp-for-infosec-26232

• Vídeo de Demonstração https://www.youtube.com/watch?v=gBQFlirFqpk

Contribuidores

Jeswin Mathai, Pesquisador Sênior de Segurança, INE [email protected]

Nishant Sharma, Gerente de Pesquisa de Segurança, INE [email protected]

Shantanu Kale, Desenvolvedor Cloud, INE [email protected]

Sherin Stephen, Desenvolvedor Cloud, INE [email protected]

Sarthak Saini (Ex-Pentester Academy)

Documentação

Para mais detalhes, consulte o arquivo PDF "ReconPal.pdf". Este arquivo contém os slides usados nas apresentações.

Capturas de Tela

Iniciando o reconpal e registrando o modelo

Módulo Finder em ação

Módulo Scanner em ação

Módulo Attacker em ação

Suporte por Voz

Licença

Este programa é software livre: você pode redistribuí-lo e/ou modificá-lo sob os termos da Licença Pública Geral GNU versão 2, conforme publicada pela Free Software Foundation.

Este programa é distribuído na esperança de que seja útil, mas SEM NENHUMA GARANTIA; sem mesmo a garantia implícita de COMERCIALIZAÇÃO ou ADEQUAÇÃO A UM PROPÓSITO ESPECÍFICO. Consulte a Licença Pública Geral GNU para mais detalhes.

Você deve ter recebido uma cópia da Licença Pública Geral GNU junto com este programa. Caso contrário, veja http://www.gnu.org/licenses/.