harshpanwar05/pdf-malware-toolkit
GitHub: harshpanwar05/pdf-malware-toolkit
一款基于 Python 的 PDF 恶意软件静态分析工具包，用于检测可疑脚本、嵌入对象和钓鱼指标并生成安全分析报告。
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# PDF 恶意软件分析工具包 | Python，静态恶意软件分析
一款基于 Python 的安全工具，旨在对 PDF 文档执行静态分析，并识别网络钓鱼活动和恶意软件分发攻击中常用的潜在恶意指标。
## 功能
- PDF 元数据提取
- 可疑 JavaScript 检测
- 嵌入对象识别
- URL 和超链接提取
- 网络钓鱼指标检测
- PDF 静态结构分析
- 聚焦安全的报告生成
## 使用场景
- 恶意软件分析
- 威胁狩猎
- 安全研究
- 事件响应
- 网络钓鱼调查
- 数字取证
## 使用的技术
- Python
- PDF 解析库
- 正则表达式
- 静态分析技术
## 项目目标
开发此项目旨在加深对基于 PDF 的攻击向量的理解，并为分析潜在恶意 PDF 文档提供一种自动化方法。
该工具包可帮助安全分析师识别：
- 可疑 JavaScript 代码
- 嵌入的文件和对象
- 恶意 URL
- 网络钓鱼指标
- 异常的 PDF 结构
## 示例工作流
1. 提供一个 PDF 文件作为输入。
2. 提取元数据和文档信息。
3. 分析嵌入的对象和脚本。
4. 提取 URL 和可疑指标。
5. 生成安全分析报告。
## 安全提示
本项目仅执行静态分析，不会执行 PDF 内容。其仅用于教育、研究和防御性安全目的。
## 未来改进
- YARA 规则集成
- VirusTotal API 集成
- IOC 提取自动化
- PDF 风险评分系统
- HTML/PDF 报告生成
## 作者
Harshvardhan Singh Panwar
网络安全学生 | 安全研究 | Web 应用安全
标签：DAST, Go语言工具, PDF分析, Python, 云安全监控, 恶意软件分析, 无后门, 逆向工具, 静态分析