简介

Shotlooter 工具旨在通过应用 OCR 和图像处理方法，从上传至 https://prnt.sc/（通过 LightShot 软件）的截图中发现敏感数据。

                                                              +-------------------+
    IMAGE FILE                                                |#!/usr/bin/python  |
+--------------------+                                        |                   +----->SENSITIVE
|prnt.sc/sjgmm5      |                                        |Search for:        |
+--------------------+                                        |                   |
|      _             |      CONVERTS          STRING          |sensitive keywords |
|  .-.-.=\-          |      +-------+     +------------+      |                   |
|  (_)=='(_)         |      |       |     |            |      |high entropy       |
|              .._\  +----->+  OCR  +---->+ TEXTTEXTT  +----->+                   |
|             (o)(o) |      |       |     |            |      |credit card pattern+----->NOT SENSITIVE
|   TEXTTEXTTEX      |      +-------+     +------------+      |                   |
|                    |                                        +-------------------+
+--------------+------+
               |                 +-----------------------+
               v                 |#!/usr/bin/python      |
SMALLER         IMAGES           |                       +------>SENSITIVE
+-------------+ +------------+   |Image processing:      |
|    _        | |    .._\    |   |                       |
| .-.-.=\-    | |   (o)(o)   +-->+ Does it contain:      |
| (_)=='(_)   | |            |   |   ~~O                 |
+-------------+ +------------+   |    /\,                |
                                 |   -|~(*)              +------>NOT SENSITIVE
                                 |  (*)                  |
                                 +-----------------------+

工作原理？

从给定的图片 ID 开始，Shotlooter 遍历图片（是的，图片 ID 并非随机生成）并将它们下载到本地。
使用 Tesseract OCR 库将图片中的文本转换出来。
在图片中搜索预定义的关键词（private_key, smtp_pass, access key, mongodb+srv 等）。
搜索高熵字符串（API 密钥通常具有高熵）。
使用 OpenCV 在下载的图片中搜索小图像（例如 Lastpass 标志）（模板匹配）。
将结果保存到 CSV 文件。
将包含敏感数据的图片保存到 output 文件夹。

安装

Shotlooter 需要 Python3 和 pip3 才能运行，已在 macOS 和基于 Debian 的 Linux 系统上测试。

为 macOS 安装依赖： brew install tesseract

为基于 Debian 的 Linux 安装依赖： sudo apt install libsm6 libxext6 libxrender-dev tesseract-ocr -y

克隆仓库：

git clone https://github.com/utkusen/shotlooter.git

进入文件夹

cd shotlooter

安装所需库

pip3 install -r requirements.txt

用法

基本用法： python3 shotlooter.py --code PRNT.SC_ID

它会搜索匹配的关键词（位于 keywords.txt）、高熵字符串和信用卡号。你可以通过上传图片到 https://prnt.sc/ 来获取一个 ID。例如 python3 shotlooter.py --code sjgmm5

它会逐个递增检查 ID：

sjgmm6
sjgmm7
sjgmm8
sjgmm9
sjgmma
sjgmmb
...

图片搜索： python3 shotlooter.py --code sjgmm5 --imagedir IMAGE_FOLDER_PATH

它将搜索基本用法中涵盖的项目，并会在更大的截图中搜索提供的小图像。如果你打算使用此功能，请将你的小图像放入 img 文件夹。

排除搜索： 你可以通过提供相关参数来排除任何搜索类型：--no-cc, --no-entropy, --no-keyword

例如：python3 shotlooter.py --code sjgmm5 --no-entropy。Shotlooter 将跳过高熵字符串检查。

关于误报的说明

Shotlooter 在高熵字符串和信用卡匹配方面具有较高的误报率。实际上，这些并非真正的误报，但可能不是你正在寻找的项目。它检测高熵字符串以捕获 API 密钥、私钥等。然而，任何非敏感的随机字符串也会具有高熵，Shotlooter 会检测到它们。信用卡也是如此。

如果你不想处理误报，请排除熵和信用卡搜索。

你应期待发现什么？

我运行了 Shotlooter 两周，识别出 300 多张包含各种敏感数据的图片。你可以查看我遇到次数较多的发现，如下所示：

Postman 请求

包含有用的会话 ID、访问令牌等。

云 API 密钥（Google、AWS）

截图来自云控制台或桌面客户端。

URL 上的会话 ID

我们都知道出于多种原因，通过 GET 请求传递会话 ID 并不好。这就是其中之一。

Excel 表格中的凭据

有些人喜欢使用 Excel 作为密码管理器。

比特币私钥（这很糟糕）

比特币钱包允许你导出私钥以便导入到其他地方。但是，如果你发布私钥的截图，你的整个钱包都可能被破坏。

shotlooter

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