NullBlood04/Image-Malware-Analyser

# Image Malware 分析器 ## 概述 **Image Malware Analyzer** 是一款轻量级的取证与恶意软件扫描工具，旨在检查图像文件是否存在可疑指标，例如隐藏的 payload、恶意元数据、结构异常以及 YARA 规则匹配。 本项目专注于使用静态分析、外部取证工具和基于规则的检测，对基于图像的威胁进行实际的恶意软件分类。 此工具适用于： - 网络安全学生 - 恶意软件分析师 - DFIR 调查 - 威胁狩猎 - 安全文件分类 # 项目目标 确定图像文件属于以下哪种情况： - 安全 / 良性 - 可疑 - 潜在恶意 - 嵌入了隐藏的 payload # 项目结构 ``` image-malware-analyzer/ Utilities/ │ ├── __init__.py ├── scanner.py ├── utils.py ├── extWrapperTools.py ├── yaraRules.py ├── yaraUtils.py ├── reportingUtils.py yara_rules/ ├── mz_in_image.yar │ └── main.py ``` # 文件描述 ## `scanner.py` 项目的主执行引擎。 ### 职责： * 接收目标图像文件输入 * 协调扫描工作流 * 调用工具模块 * 执行分析序列 * 生成最终检测结论 ## `utils.py` 核心辅助函数，用于： * 文件验证 * 哈希生成（MD5/SHA256） * 文件类型检查 * 元数据提取 * 熵值或字符串提取支持 ## `extWrapperTools.py` 外部安全工具的封装器，包括： * Binwalk * EXIFTool * Strings * 其他基于 CLI 的扫描器 ### 目的： 为外部恶意软件和取证实用程序提供 Python 集成。 ## `yaraRules.py` 存储或管理自定义 YARA 签名。 ### 用于： * 检测已知的恶意模式 * 嵌入的可执行文件 * 可疑字符串 * 混淆指标 ## `yaraUtils.py` 处理 YARA 操作： * 编译规则 * 运行扫描 * 匹配签名 * 返回警报 ## `reportingUtils.py` 负责： * 格式化扫描结果 * 风险评分 * 威胁摘要 * 最终报告生成 # 核心工作流 ``` Input Image ↓ scanner.py ↓ utils.py → Basic validation + metadata ↓ extWrapperTools.py → External forensic tools ↓ yaraUtils.py + yaraRules.py → Signature matching ↓ reportingUtils.py → Final report ``` # 功能特性 ## 静态文件分析 * 文件类型验证 * 哈希生成 * 元数据检查 * 外部工具集成 ## 恶意软件检测 * YARA 签名匹配 * 隐藏的 payload 指标 * 可疑字符串 * 结构异常 ## 报告 * 威胁分类 * 检测摘要 * 对分析师友好的输出 # 安装说明 ## 克隆仓库 ``` git clone https://github.com/yourusername/image-malware-analyzer.git cd image-malware-analyzer ``` ## 安装 Python 依赖 ``` pip install -r requirements.txt ``` # 外部依赖 根据 `extWrapperTools.py` 中的实现，需安装： * Binwalk * YARA * EXIFTool 示例： ``` sudo apt install binwalk yara exiftool ``` # 使用方法 ## 运行基本扫描 ``` python main.py file folder/suspicious.png --outdir ``` # 检测逻辑 扫描器可能会标记以下内容： * 附加的二进制文件 * 嵌入的可执行文件 * 恶意元数据 * 打包的 payload * 可疑签名 * 通过 YARA 检测到的已知恶意软件家族 # 示例用例 * 伪装成图像的恶意软件 * 可疑的电子邮件附件 * CTF 取证分析 * DFIR 工件分类 * 隐写术预筛查 # 免责声明 本项目旨在用于： * 教育目的 * 恶意软件研究 * 防御性安全 * 数字取证 请勿用于未经授权或恶意的活动。 # 作者 **Hariharan Sreedharan** 网络安全学生 | 恶意软件分析爱好者 # 许可证 MIT License ## 最后说明 **并非每张图像都只是一张图像——有些可能携带着隐藏的威胁。**

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