
Обнаружение атак дефейса веб-сайтов с помощью глубокого обучения
In0ri — это автоматизированная система обнаружения дефейса веб-сайтов на основе ИИ.
In0ri выступает в роли интеллектуального сторожевого пса для ваших веб-приложений. Вместо традиционного мониторинга исходного кода он имитирует поведение реального пользователя, периодически делая скриншоты ваших целевых веб-сайтов. Затем эти изображения анализируются обученной моделью, способной выявлять визуальные аномалии и шаблоны дефейса. При обнаружении скомпрометированной страницы In0ri немедленно оповещает администраторов по Email или Telegram, что позволяет быстро реагировать на инциденты.
git clone https://github.com/J4FSec/In0ri.git
cd In0ri
Вы также можете использовать In0ri через официальный Docker-контейнер здесь.
docker-compose up --build -d
После запуска In0ri откройте веб-браузер по адресу https://<serverIP>:8080/, чтобы открыть WebUI.
Есть два способа развертывания и использования In0ri:
Перейдите на вкладку Dashboard в WebUI, нажмите «Add URLs», затем заполните форму и отправьте её.
В таблице, перечисляющей все URL, зарегистрированные в WebUI, нажмите кнопку «Create Key» в столбце Actions. API-ключ будет отправлен на вашу электронную почту, или нажмите кнопку «Details», чтобы отобразить его.
На веб-сервере, который вы хотите отслеживать с помощью In0ri, скачайте папку Agent из репозитория Github.
Установка необходимых пакетов для внутреннего агента
python3 -m pip install -r requirements.txt
Отредактируйте файл config.json в той же папке, где находится агент
nano config.json
После регистрации агента в WebUI на вашу почту отправляется key.
rootPath — корневая директория веб-приложения, которое вы хотите отслеживать.
excludePath — подпапки, которые следует исключить из сканирования.
apiServer — URL к API-серверу In0ri.
serverIP — IP-адрес API-сервера In0ri.
{
"id":"01",
"key":"123123123",
"rootPath":"/var/www/html",
"excludePath":"",
"apiServer":"http://<serverIP>:8080/checkdeface"
}
И запустите агента:
python3 agent.py
In0ri создан Echidna при помощи Cu64 и Klone.
Приветствуются pull request'ы. Для значительных изменений, пожалуйста, сначала откройте issue, чтобы обсудить, что вы хотели бы изменить.