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AIL-framework — AIL框架 - 分析信息泄露框架。项目已迁移至 https://github.com/ail-project | Kitploit
工具/GitHubGitHub/circl/ail-framework
危害指标 (IOC) 管理OSINT (开源情报)威胁源与聚合器数据泄露取证分析信息收集数字取证威胁情报论文与研究学习与教育网络爬虫危害指标 (IOC) 管理 分类第 5 名
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威胁源与聚合器 分类第 4 名
威胁情报 分类第 4 名
GitHubcircl/ail-framework

AIL-framework

AIL框架 - 分析信息泄露框架。项目已迁移至 https://github.com/ail-project

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AIL 标志

AIL 框架

用于收集、爬取、处理和分析非结构化信息的开源框架。

最新版本 CI Gitter 贡献者 许可证

AIL 框架是一个开源平台，用于收集、爬取、处理和分析来自明网、Tor、I2P、聊天、文件和外部数据源的非结构化数据。

AIL 最初由 CIRCL 开发，通过提取、标记、检测、关联和调查工作流，帮助分析师将原始杂乱的内容转化为结构化情报。

AIL 仪表盘

AIL 是什么？ https://ail-project.org

AIL（信息泄漏分析）是一个开源框架，用于收集、爬取、处理和分析非结构化信息。它通过帮助分析师从广泛的来源中提取、检测、关联和共享相关信息，支持威胁情报、泄漏分析和调查工作流。

AIL 包括：

  • 一个可扩展的基于 Python 的框架，用于处理和分析非结构化信息，
  • 一个爬虫管理器，用于持续和经过认证的收集，
  • 用于通信平台和外部流的数据源，
  • 基于关键词、正则表达式和 YARA 的检测和回溯搜索引擎，
  • 搜索、关联和调查功能，可在提取的数据之间进行切换，
  • 以及针对 MISP 等平台的导出/集成功能。

AIL 情报生命周期

AIL 遵循一个实用的情报工作流：

  1. 收集 来自聊天、网站、隐藏服务、文件和数据源的持续摄入。
  2. 处理 提取、解码、OCR、二维码/条码解析、富化和标记。
  3. 检测 使用词语、集合、正则表达式、域名相似度和 YARA 规则进行实时跟踪。
  4. 分析 搜索、数据透视、关联图和调查。
  5. 分发 将发现结果和对象导出到 MISP 情报共享平台。

AIL v6.7 的新特性

AIL 目前是 v6.7 版本，最近的发布版显著扩展了搜索、图像分析、爬取和文档处理能力。

亮点包括：

  • 统一的搜索界面，支持最佳匹配和最新排序
  • 日期范围过滤和改进的高级搜索工作流
  • 图像和截图描述，加快视觉分析和可搜索性
  • 扩展的 OCR 和二维码提取，包括对更困难图像案例的支持
  • 完整 PDF 处理流水线，包括元数据提取和翻译支持
  • I2P 爬取支持，除了明网和 Tor 收集外
  • 被动 SSH 关联，用于基础设施分析和去匿名化工作流
  • 改进的聊天探索，针对 Discord、Telegram 和 Matrix 等平台

特性

AIL 内部概览

收集

  • 模块化架构，处理非结构化信息流
  • 支持多个数据源和导入器
  • 用于聊天和流源的数据源，例如 Discord、Telegram 和其他提供商
  • 支持明网、暗网、Tor 隐藏服务 (.onion) 和 I2P 的爬取
  • 使用浏览器会话、cookie 和本地存储重用的认证爬取
  • 对网站和隐藏服务的持续或按需监控
  • UI 提交/导入功能

处理与富化

  • 非结构化信息（聊天、爬取内容）的全文索引
  • 提取 URL、主机名、电子邮件地址和凭证
  • 检测电话号码、API 密钥、IBAN、证书和私钥
  • 检测比特币地址、私钥和相关加密货币工件
  • 从编码内容（Base64、十六进制）中提取和解码文件
  • 对截图和图像进行 OCR 处理
  • 二维码和条码提取，以及嵌入内容的重新处理
  • 图像、截图和域名的 AI 辅助描述
  • PDF 元数据提取、摄入和翻译
  • 使用 MISP Galaxy 和 MISP Taxonomies 的标记系统

检测与跟踪

跟踪器是用户定义的规则或模式，可自动检测、标记和通知分析师有关 AIL 收集的相关信息。

支持的跟踪器类型：

  • 词语跟踪
  • 词组跟踪
  • 正则表达式跟踪
  • YARA 规则
  • 域名相似度检测

检测能力包括：

  • 实时标记和分类
  • 对象出现跟踪
  • webhook 或电子邮件通知工作流
  • 内置 YARA 编辑器

AIL 还支持回溯搜索，使分析师能够针对历史数据运行新创建的 YARA 规则，以发现先前遗漏的内容。

跟踪器创建

YARA 跟踪器

回溯搜索

搜索、关联与调查

  • 统一的搜索界面，支持最新和相关性排序
  • 按日期范围搜索以及针对特定数据类型的专门高级搜索
  • 搜索聊天、爬取域、标题、文件名和 AI 生成的描述
  • 关联引擎和图形可视化，用于以下实体之间的关系：
    • 解码文件和哈希
    • PGP 元数据
    • 域、标题、域哈希、网站图标、cookie 名称
    • 用户名和用户账户
    • CVE
    • SSH 密钥
    • 加密货币
    • PDF 元数据
    • ...
  • 调查工作流，用于分组、富化和跟踪分析师的发现

全局搜索

导出与集成

  • 向 MISP 发送警报和共享
  • 将 AIL 对象和调查导出为 MISP 格式
  • 对选定检测和标记的自动导出
  • 支持协作情报和事件响应工作流的集成

为什么选择 AIL？

AIL 专为需要处理杂乱、真实世界数据的分析师构建：

  • 自由文本，
  • 截图，
  • PDF 和文件，
  • 聊天消息，
  • 编码负载，
  • 从 Web、Tor 和 I2P 源收集的内容。

AIL 不是将上述来源分开处理，而是帮助将它们转化为可搜索、可关联且可操作的情报。

截图

网站、论坛和隐藏服务

域 CIRCL

使用预录制会话 cookie 的登录保护爬取

域 cookie jar

提取和解码的文件

提取的文件

关联引擎

洋葱域关联

关联解码图像

调查

调查

标记系统

标签

标签搜索

MISP 导出

misp 导出

自动事件与警报

tags_misp_auto

UI 提交

ui_submit

安装

要安装 AIL 框架：

# Clone the repository
git clone https://github.com/ail-project/ail-framework.git
cd ail-framework
git submodule update --init --recursive

# Install dependencies on Debian/Ubuntu-based distributions
./installing_deps.sh

# Start AIL
cd bin
./LAUNCH.sh -l

默认的 installing_deps.sh 脚本面向 Debian 和 Ubuntu 发行版。

要求

  • Python 3.8+

如何确定 AIL 的硬件需求？

安装说明

一些可选组件需要额外配置，包括 Lacus 爬虫、Meilisearch 搜索索引器 和 翻译。有关详细设置说明，请参阅 HOWTO。

启动 AIL

cd bin
./LAUNCH.sh -l

Web 界面可通过以下地址访问：

https://localhost:7000/

默认凭据存储在 DEFAULT_PASSWORD 文件中，密码更改后该文件将被删除。

文档

  • 主要文档：doc/README.md
  • API 文档：doc/api.md
  • HOWTO 指南：HOWTO.md

培训

有关如何使用和扩展 AIL 框架的培训材料可在 ail-project/ail-training 获取。

隐私与 GDPR

有关隐私和 GDPR 相关注意事项的信息，请参阅文档 AIL 信息泄漏分析与 GDPR 在收集、分析和共享信息泄漏方面的背景。

该文档提供了在合法环境下使用 AIL 的指导，尤其是在《通用数据保护条例》范围内。

使用 AIL 的研究

如果您在学术工作中使用或引用 AIL，可以按以下方式引用：

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