You can not select more than 25 topics
Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
This file contains ambiguous Unicode characters that may be confused with others in your current locale. If your use case is intentional and legitimate, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to highlight these characters.
一、源代码结构与功能
APT-Hunter的源代码主要由Python编写, 包含多个模块和脚本, 用于实现日志收集、解析、分析以及结果输出等功能。
日志收集:
源代码中包含了用于收集Windows事件日志的PowerShell脚本( windows-log-collector-full-v3-CSV && windows-log-collector-full-v3-EVTX) 脚本能够提取CSV和EVTX格式的日志。
用户可以通过运行这些脚本来自动收集所需的日志,而无需手动查找和提取。
日志解析:
APT-Hunter使用内置库( 如csv库) 来解析CSV日志文件, 使用外部库( 如evtx库) 来解析EVTX日志文件。
解析过程中, APT-Hunter会使用正则表达式( Regex) 为每个事件提取字段, 以便后续分析。
日志分析:
源代码中包含了用于分析日志的逻辑, 这些逻辑基于Mitre ATT&CK战术和技术, 将攻击指标映射到Windows事件日志中。
分析过程中, APT-Hunter会检测各种可疑活动, 如恶意软件的安装、未授权的网络连接等, 并生成相应的报告。
结果输出:
分析结果可以以Excel工作表和CSV文件的形式输出, 便于用户查看和分析。
其中, Excel工作表包含了从每个Windows日志中检测到的所有事件, 而CSV文件则可以用于时间线分析。
二、关键模块与代码分析
日志收集模块:
该模块主要包含PowerShell脚本, 用于从Windows系统中提取日志。
脚本中使用了Windows事件日志API或PowerShell命令来获取日志数据, 并将其保存为CSV或EVTX格式。
日志解析模块:
该模块使用Python编写, 包含了用于解析CSV和EVTX日志文件的函数。
在解析CSV文件时, 使用了Python的csv库来读取文件并提取字段。
在解析EVTX文件时, 使用了外部库( 如pyevtx) 来读取文件并解析事件。
日志分析模块:
该模块是APT-Hunter的核心部分, 包含了用于检测可疑活动的逻辑。
逻辑中定义了多个检测规则, 这些规则基于Mitre ATT&CK战术和技术, 用于识别各种APT攻击指标。
分析过程中, APT-Hunter会遍历日志文件中的事件, 并根据检测规则进行判断和分类。
结果输出模块:
该模块负责将分析结果输出为用户可读的格式。
在输出Excel工作表时, 使用了Python的pandas库来创建和填充工作表。
在输出CSV文件时, 则直接使用了Python的文件操作函数来写入数据。
三、技术亮点与优势
高效性: APT-Hunter能够快速地收集、解析和分析大量的Windows事件日志, 提高了威胁检测的效率和准确性。
易用性:该工具提供了友好的用户界面和简洁的操作流程,使得用户能够轻松上手并快速掌握其使用方法。
兼容性: APT-Hunter支持多种格式的日志解析和输出配置, 使得用户能够灵活地将其集成到现有的安全监控系统中。
开源性: 作为一款开源工具, APT-Hunter的源代码是公开的, 用户可以根据需要进行二次开发或定制。
四、结论与展望
通过对APT-Hunter源代码的分析, 可以看出该工具在Windows事件日志的威胁搜寻方面具有较高的效率和准确性。其友好的用户界面、简洁的操作流程以及灵活的日志解析和输出配置, 使得用户能够轻松地使用该工具进行威胁检测和分析。然而, 随着APT攻击的不断发展和变化, APT-Hunter也需要不断更新和完善其检测规则和功能, 以应对新的威胁和挑战。未来, 可以进一步优化APT-Hunter的性能和效率, 提高其适用性和易用性, 并探索与其他安全监控系统的集成和联动, 以实现更加全面和高效的安全防护。
到此一游