BittuKumar362/PDF-Malware-Analysis-Toolkit

# PDF 恶意软件分析工具包 一个基于 Python 的网络安全项目，旨在分析可疑的 PDF 文件并检测恶意指标，如嵌入的 JavaScript、隐藏对象、可疑 URL 和 IP 地址。 ## 项目概述 PDF 恶意软件分析工具包是一个基于 Python 的网络安全项目，旨在使用静态分析技术分析可疑的 PDF 文档并检测潜在的恶意内容。 PDF 文件广泛用于沟通和文档共享，但攻击者经常将其武器化以传递恶意软件、网络钓鱼 payload、漏洞利用代码和恶意 JavaScript。本项目通过检查 PDF 文件的内部结构并提取通常与恶意活动相关的指标，帮助识别此类威胁。 该工具包自动化了 PDF 恶意软件分析的多个阶段，包括元数据提取、关键字扫描、对象解析、JavaScript 检查、IOC 提取和自动化风险评分。 ## 功能特性 - 元数据提取 - 可疑关键字检测 - 嵌入对象提取 - JavaScript 分析 - IOC 提取（URL 和 IP） - 自动化风险评分 - 恶意软件分析报告生成 ## 项目结构 ``` pdf-malware-analysis/ │ ├── main.py ├── requirements.txt ├── README.md │ ├── modules/ │ ├── metadata_extractor.py │ ├── keyword_scanner.py │ ├── object_extractor.py │ ├── js_analyzer.py │ ├── ioc_extractor.py │ ├── risk_scorer.py │ └── report_generator.py ``` ## 使用技术 - Python - PyPDF2 - pdfminer.six - 正则表达式 (Regex) ## 工作流程 ``` START ↓ Load PDF File ↓ Extract Metadata ↓ Scan Suspicious Keywords ↓ Extract PDF Objects ↓ Analyze JavaScript ↓ Extract URLs & IPs ↓ Calculate Risk Score ↓ Generate Final Report ↓ END ``` ## 安装说明 ``` git clone https://github.com/BittuKumar362/PDF-Malware-Analysis-Toolkit.git cd PDF-Malware-Analysis-Toolkit ``` ### 创建虚拟环境 ``` python3 -m venv venv source venv/bin/activate ``` ### 安装依赖 ``` pip install -r requirements.txt ``` ## 使用方法 运行此工具包请使用： ``` python main.py ``` ## 示例输出 ## 局限性 - 仅执行静态分析 - 对高级混淆的检测能力有限 - 无沙箱或行为分析 - 无实时威胁情报集成 - 可能无法检测零日漏洞利用 ## 未来改进 ### 计划的升级包括： - VirusTotal API 集成 - YARA 规则检测 - GUI 界面 (Tkinter / Streamlit) - 沙箱集成 - 基于机器学习的检测 - 自动化 PDF 报告导出 - 威胁情报丰富 ## 道德使用规范 ### 本项目严格用于： - 教育目的 - 网络安全学习 - 恶意软件分析实践 - 安全研究 #### 切勿将此工具用于： - 未经授权的活动 - 恶意软件开发 - 非法利用 用户有责任遵守网络安全法律和道德准则。 ## 作者 Bittu Kumar B.Tech CSE | 网络安全爱好者 - GitHub: https://github.com/BittuKumar362 - LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/bittu-kumar-ab2373339/ ## 总结 PDF 恶意软件分析工具包为恶意软件分析和网络安全防御技术提供了实用的入门介绍。它演示了如何使用静态分析方法检查可疑的 PDF 文件，并为未来构建更高级的威胁分析系统奠定了基础。

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