kulkarni-manas22/IOC_Checker
GitHub: kulkarni-manas22/IOC_Checker
一款基于 Python 的 SOC IOC 检测工具,通过本地匹配与 VirusTotal 情报补充实现威胁指标分析与自动化报告生成。
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# SOC IOC Checker 与威胁情报
## 概述
SOC IOC Checker 与威胁情报项目是一个基于 Python 的网络安全工具,它通过检测妥协指标(IOC)并使用 VirusTotal API 对匹配的指标进行情报补充,来模拟安全运营中心(SOC)的工作流程。
该工具将观察到的指标与已知的恶意威胁情报源进行比较,识别匹配项,对发现的严重程度进行分类,生成详细的调查报告,维护扫描历史记录,并执行外部威胁情报补充。
本项目是作为 SOC 分析师学习路线图的一部分而构建的,重点侧重于实用的网络安全自动化和专业报告生成。
## 功能
- IOC 匹配
- 恶意 IP 地址
- 恶意域名
- 恶意文件哈希
- 威胁严重程度分类
- 低危
- 中危
- 高危
- 严重
- 检测状态
- IP 检测
- 域名检测
- 哈希检测
- 报告生成
- TXT 报告
- JSON 报告
- 历史扫描日志
- 威胁情报补充
- VirusTotal API 集成
- IP 信誉
- 域名信誉
- 文件哈希信誉
- 扫描计数器
- 控制台扫描摘要
- 错误处理
- 支持通过环境变量 (.env) 配置 API 密钥
## 使用技术
- Python 3
- requests
- python-dotenv
- JSON
- VirusTotal REST API
## 项目结构
```
IOC_Checker/
│
├── data/
│ ├── malicious/
│ └── observed/
│
├── reports/
│ ├── IOC_report.txt
│ ├── IOC_report.json
│ └── Scan_history.txt
│
├── .env
├── .gitignore
├── ioc_checker.py
├── requirements.txt
└── README.md
```
## 工作流程
1. 加载恶意 IOC 数据集。
2. 加载观察到的 IOC 数据集。
3. 将观察到的指标与恶意指标进行比较。
4. 检测匹配的 IOC。
5. 计算威胁严重程度。
6. 生成 TXT 和 JSON 报告。
7. 更新扫描历史记录。
8. 使用 VirusTotal 对匹配的 IOC 进行情报补充。
9. 显示扫描摘要。
## 学习成果
- 了解 IOC 类型和威胁情报工作流程。
- Python 中的数据处理和关联技术。
- 为真实环境的 SOC 构建可复用的安全工具。
- 为利益相关者生成报告和文档。
- 版本控制和专业的项目组织。
## 展示技能
- Python 编程
- 文件处理
- 集合
- 字典
- JSON
- REST API
- API 身份验证
- 威胁情报
- IOC 分析
- SOC 报告
- 异常处理
- 网络安全自动化
## 未来改进
- 模块化项目架构
- 多个威胁情报提供商
- 速率限制
- 日志模块
- 命令行参数
- 配置文件支持
- 仪表板
## 免责声明
本项目仅供教育和作品集展示之用。
VirusTotal API 的使用必须遵守 VirusTotal 的服务条款。
# 作者:Manas Kulkarni
# 最后更新:2026
标签:Homebrew安装, IOC检测, Python, 威胁情报, 安全运营, 开发者工具, 扫描框架, 数字取证, 无后门, 自动化脚本