Umay

Платформа анализа сходства IoT -вредоносных программ

Посмотреть демо

Оглавление

• О проекте
• Текущие функции
• Начиная
  • Предварительные условия
  • Установка
  • Создайте свой собственный набор данных
• Внося
• Лицензия

О проекте

Этот проект обеспечивает анализ сходства вредоносных программ IoT на основе общих кодов. Это помогает идентифицировать другие недостатки, которые имеют общий код с анализируемым файлом. Таким образом, у вас может быть шанс получить представление о семействе вредоносных программ. В экосистеме IoT есть различные устройства с различными архитектурами. Статические методы более эффективны при решении проблемы мультиархитектуры. 1000 вредоносных программ, предоставленных IOTPOT, использовались в проекте. Основные блоки и функции каждого из двоичных файлов были извлечены с помощью RadARE2, и значения хеш этих данных были сохранены в базе данных SQL. Основными блоками и функциями выборки, которая должна быть проанализирована, являются запрос из этой базы данных и все Malwares, имеющие общий код, перечислены.

Текущие функции

• Статический анализ общего кода.
• Поддержка ARM, MIPS, X86-64, I386, PowerPC, M68K, Renesas SH.
• ?

Начиная

Предварительные условия

• Python3+
• RADARE2
  • R2Pipe

Установка

 git clone https://github.com/mucoze/Umay
cd Umay

virtualenv venv

 source venv/bin/activate

pip install -r requirements.txt

python manage.py makemigrations

python manage.py migrate

python manage.py createsuperuser

python manage.py runserver

И теперь приложение Project приводимо из вашего браузера. По умолчанию: 127.0.0.1:8000

Создайте свой собственный файл набора данных

python create_dataset.py samples/

Дайте каталог, где все образцы расположены в качестве аргумента, и он будет генерировать файл dataset.db для вас.

? Внося

Взносы, проблемы и запросы на функции приветствуются!

Не стесняйтесь обращаться ко мне.

Лицензия

Umay имеет лицензию в соответствии с Apache License 2.0