YAMRAJ13y/leaklens
GitHub: YAMRAJ13y/leaklens
LeakLens 将勒索软件泄密网站的公开元数据聚合为团伙、行业和国家维度的趋势仪表板，帮助 CTI 分析师快速把握攻击态势。
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# LeakLens 🔦
[](https://github.com/YAMRAJ13y/leaklens/actions/workflows/ci.yml)
[](https://www.python.org/)
[](LICENSE)
[](https://www.ransomware.live/)
勒索软件团伙每天都会在其泄密网站上发布受害者的信息。单看每条信息只是噪音，但汇总起来就成了情报——谁最活跃，哪些行业和国家正在受到攻击，以及某个团伙何时开始激增。LeakLens 将这些数据进行聚合，并将其转化为 CTI 分析师可以据以行动的直观仪表板。
它可以在**零依赖的情况下基于内置快照离线运行**；`--live` 则会从 **ransomware.live 的免费、无需密钥的 API** 获取当前的数据源。
```
git clone https://github.com/YAMRAJ13y/leaklens && cd leaklens
python -m leaklens report # offline sample
python -m leaklens report --live # current data from ransomware.live
```
## ⚡ 界面展示
```
# LeakLens — Ransomware Leak-Site 情报
Source: offline sample 2026-06-15 · Period: 2026-01-01 … 2026-06-27
Victims: 70 · Active groups: 10
Most active group: Qilin (16) · Busiest month: 2026-05 (17)
## 热门组织
Qilin ██████████████████████████ 16
Akira ████████████████████ 12
RansomHub ███████████████ 9
Play ███████████ 7
Cl0p ██████████ 6
## 热门国家
US ██████████████████████████ 19
GB ████████████ 9
DE ███████ 5
```
`--json` 会输出适合用于 pipeline 的结构化数据；`--llm` 则会添加一段由 Claude 生成的 2-4 句的每周情报简报。
## 🎯 为什么这很重要
2025 到 2026 年间，勒索软件攻击达到了一种频发的“新常态”，头部团伙之间出现了严重的整合。追踪*谁*正在激增以及他们青睐*哪些行业*是 CTI 的核心工作——而将原始数据源转化为趋势分析正是本项目所展示的分析师技能。它与 [IOCForge](https://github.com/YAMRAJ13y/iocforge)（指标富化）互补，完善了作品集中威胁情报方面的布局。
## 🔧 用法
```
python -m leaklens report # bundled offline snapshot, markdown
python -m leaklens report --live # live ransomware.live feed (keyless)
python -m leaklens report --json --top 15 # structured output, more rows
python -m leaklens report victims.csv # your own export (.json or .csv)
```
输入记录使用 `group`、`sector`（或 `activity`）、`country` 和 `date` 字段（其他 ransomware.live 的字段名如 `attackdate` / `victim` 会被自动映射）。可选的情报简报功能需要安装 `pip install -e ".[llm]"` 并配置 `ANTHROPIC_API_KEY`。
## ✅ 测试与 CI
```
ruff check . # lint
pytest -q # analytics correctness, field mapping, dashboard serialization
```
GitHub Actions 会在 Python 3.10–3.13 环境下运行 lint 和测试，并对仪表板进行冒烟测试——全部离线进行，无需任何密钥。使用 `python scripts/build_sample.py` 可以重新生成示例数据。
## 🚧 路线图
- [ ] 当某个团伙的周计数相比其移动平均值激增时发出异常警报
- [ ] 为特定行业进行行业风险评分
- [ ] 将团伙映射到 MITRE ATT&CK TTPs
- [ ] 定时刷新 + 托管的静态仪表板
- [ ] 将受害者信息与 [IOCForge](https://github.com/YAMRAJ13y/iocforge) 交叉比对，以查找关联的基础设施
## ⚠️ 免责声明与道德准则
LeakLens 仅分析**已公开的、预结构化**的泄密网站元数据（团伙、行业、国家、日期），用于防御性的趋势分析——它不会爬取、托管或重新发布被盗的受害者数据。内置的 `data/sample_victims.json` 是**合成的模拟数据**；使用 `--live` 获取真实数据，并请遵守 ransomware.live 的服务条款。
## 📄 许可证
[MIT](LICENSE) © 2026 Yamraj ([@YAMRAJ13y](https://github.com/YAMRAJ13y))
标签：DLL 劫持, ESC4, OSINT, Python, 勒索软件, 大语言模型, 威胁情报, 安全, 安全规则引擎, 开发者工具, 无后门, 超时处理, 逆向工具