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