KrishiCyberLabs/Malware-Hash-Analyzer

# 🦠 Malware Hash Analyzer v3.0 一个基于 Python 的防御性网络安全工具，旨在通过加密哈希、元数据提取、熵计算、恶意软件哈希比对以及自动化安全报告来分析文件。 该项目专注于防御性安全环境中实用的恶意软件分析基础，帮助安全学习者了解如何调查、提取指纹及评估文件的潜在威胁。 # 📌 项目概述 Malware Hash Analyzer 通过生成唯一的加密指纹并执行基本威胁分析，帮助安全分析师检查可疑文件。 每个文件都有一个称为**哈希值**的唯一数字身份。安全专业人员使用这些哈希来识别已知的恶意文件、验证文件完整性，并支持威胁调查工作流。 该工具可自动化完成： - 文件指纹生成 - 文件元数据收集 - 基于哈希的威胁检查 - 熵分析 - 安全报告生成 # 🚀 功能 ## 🔐 加密哈希生成 为分析的文件生成多个加密哈希： - MD5 - SHA-256 - SHA-512 这些哈希可作为唯一的数字指纹，用于： - 恶意软件识别 - 文件验证 - 威胁情报分析 ## 📂 文件元数据提取 收集重要的文件信息： - 文件名 - 绝对文件路径 - 文件大小 - 创建时间 - 最后修改时间 这有助于安全调查人员在分析过程中了解文件的特征。 ## 🦠 恶意软件哈希数据库检测 该工具将生成的 SHA-256 哈希与本地的恶意软件哈希数据库进行比对。 功能： - 离线基于哈希的检测 - 已知威胁识别 - 可疑文件调查 数据库位置： database/malware_database.json ## 📊 熵分析 计算文件熵以识别异常的随机性模式。 高熵可能表明： - 打包文件 - 加密内容 - 混淆的恶意软件 熵分析通常在恶意软件调查期间使用。 ## ⚠️ 可疑扩展名检测 检查潜在有风险的文件扩展名： .exe .dll .bat .cmd .ps1 .vbs .scr 该工具会标记通常需要额外安全调查的文件。 ## 📄 自动化安全报告 自动生成包含以下内容的详细报告： - 文件详情 - 加密哈希 - 威胁状态 - 熵值 - 扩展名分析 报告保存于： reports/analysis_report.txt # 🖥️ 截图 ## 主菜单  ## 文件分析结果  # 🛠️ 使用的技术 | 技术 | 用途 | |------------|---------| | Python 3 | 核心开发语言 | | hashlib | 加密哈希生成 | | JSON | 恶意软件数据库管理 | | OS Module | 文件系统分析 | | Math Module | 熵计算 | | Colorama | 终端界面增强 | # 📁 项目结构 Malware-Hash-Analyzer │ ├── malware_hash_analyzer.py ├── README.md ├── requirements.txt │ ├── database │ └── malware_database.json │ ├── reports │ └── analysis_report.txt │ ├── images │ ├── main-menu.png │ └── file-analysis.png │ └── tests ├── 1.txt ├── 2.txt └── 3.txt # ⚙️ 安装与设置 ## 1. 克隆仓库 ``` git clone https://github.com/yourusername/malware-hash-analyzer.git 2. Navigate to Project Directory cd malware-hash-analyzer 3. Install Dependencies pip install -r requirements.txt 4. Run Application python malware_hash_analyzer.py 🔍 Usage Example Start the tool: MALWARE HASH ANALYZER Cybersecurity Toolkit v3.0 1. Analyze File 2. Exit Select: 1 Provide file path: tests\2.txt Example result: ===== ANALYSIS RESULT ===== Name: 2.txt MD5: xxxxxxxxxxxxxxxx SHA-256: xxxxxxxxxxxxxxxx SHA-512: xxxxxxxxxxxxxxxx Threat Status: Clean Entropy Score: 4.14 Extension Check: Normal Report saved: reports/analysis_report.txt 🔐 Cybersecurity Concepts Demonstrated This project demonstrates practical implementation of: Malware analysis fundamentals Cryptographic hashing File fingerprinting Threat intelligence concepts Security automation Defensive analysis workflows Digital investigation techniques 🎯 Real-World Applications Similar techniques are used in: Security Operations Centers (SOC) Malware analysis labs Incident response investigations Antivirus solutions Threat intelligence platforms 🔮 Future Enhancements Planned improvements: Risk scoring system VirusTotal API integration Expanded malware hash database YARA rule integration Machine learning malware classification Real-time file monitoring Advanced threat reporting ⚠️ Disclaimer This project is developed for educational and defensive cybersecurity purposes only. Always analyze files responsibly and only on systems where you have proper authorization. 👨‍💻 Author Krishi Dhaduk Cybersecurity Enthusiast Python Security Projects | Defensive Security Learning ⭐ If you find this project useful, consider giving it a star on GitHub. ```

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