Rakshhh-bit/PDF-Malware-Analysis
GitHub: Rakshhh-bit/PDF-Malware-Analysis
PDF 恶意软件分析工具包，用于检测 PDF 文档中的可疑关键词、JS 混淆、网络 IOC 及漏洞利用特征，并提供量化风险评分和多种格式报告。
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# PDF 恶意软件分析工具包
## 快速开始
```
# 1. 生成测试样本
python sample_pdf_generator.py
# 2. 分析单个 PDF
python pdf_analyzer.py sample_suspicious.pdf
# 3. 批量扫描目录
python batch_scanner.py /path/to/pdfs/
# 4. 获取仅 JSON 输出（用于集成）
python pdf_analyzer.py sample.pdf --json-only
```
## 检测内容
| 类别 | 示例 |
|---|---|
| 可疑关键词 | /JavaScript, /OpenAction, /EmbeddedFile |
| JS 混淆 | eval(), unescape(), fromCharCode(), Base64 |
| 网络 IOC | URL、IP 地址、域名 |
| 漏洞利用特征 | CVE 模式、NOP sleds、堆喷射 |
| 嵌入对象 | 可执行文件、编码 payload |
## 风险评分
| 分数 | 等级 |
|---|---|
| 0–24 | 低 |
| 25–49 | 中 |
| 50–79 | 高 |
| 80+ | 严重 |
## 输出
- 带颜色风险等级的控制台摘要
- 包含所有发现的 JSON 报告
- 用于多个文件的批量 CSV 摘要
标签：AMSI绕过, DAST, DNS 反向解析, Go语言工具, PDF分析, Python, 威胁检测, 恶意软件分析, 无后门, 无服务器架构, 网络信息收集, 逆向工具