Qu1cksc0pe:一站式恶意软件分析工具
2024-09-25 11:51:22作者:秋泉律Samson
项目介绍
Qu1cksc0pe 是一款功能强大的全栈恶意软件分析工具,旨在帮助用户深入分析各种类型的文件,从Windows可执行文件到电子邮件文件,无所不包。该工具不仅能够识别和提取文件中的关键信息,如使用的DLL文件、函数和API、URL、IP地址和电子邮件等,还能分析Android权限、文件扩展名及其名称,甚至检测嵌入的可执行文件或漏洞。Qu1cksc0pe的目标是提供更多关于可疑文件的信息,帮助用户了解文件的潜在威胁。
项目技术分析
Qu1cksc0pe基于Python开发,支持多种文件类型的静态和动态分析。其核心功能包括:
- 静态分析:支持Windows、Linux、MacOS、Android、Golang等多种平台的可执行文件分析,以及文档文件、压缩文件、PCAP文件、Powershell脚本和电子邮件文件的静态分析。
- 动态分析:目前主要支持Android应用的动态分析,能够监控应用的行为和网络流量。
- 资源分析:能够分析文件的资源,检测并提取嵌入的恶意负载。
- 哈希扫描:支持文件和目录的哈希扫描,检测是否存在于内置的恶意软件哈希数据库中。
- VirusTotal集成:通过VirusTotal API进行在线分析,获取威胁报告。
- 文件签名分析:检测并提取嵌入的可执行文件,支持大文件的分析和恶意样本提取。
- MITRE ATT&CK技术提取:生成基于文件导入/导出表或函数的MITRE ATT&CK技术表。
项目及技术应用场景
Qu1cksc0pe适用于以下场景:
- 安全研究人员:用于深入分析恶意软件样本,提取关键信息,了解恶意软件的行为和潜在威胁。
- 企业安全团队:用于检测和分析企业内部的可疑文件,防止恶意软件的传播和攻击。
- 网络安全爱好者:用于学习和实践恶意软件分析技术,提升网络安全技能。
- 应急响应团队:用于快速分析和响应安全事件,提取恶意软件样本并进行进一步分析。
项目特点
- 多平台支持:支持Windows、Linux、MacOS、Android等多种平台的文件分析,覆盖广泛。
- 全栈分析:提供静态和动态分析功能,能够全面了解文件的行为和潜在威胁。
- 易用性:提供简单的命令行接口和丰富的文档,方便用户快速上手。
- 持续更新:项目持续更新,不断添加新功能和修复已知问题,保持工具的先进性和可靠性。
- 社区支持:项目开源,拥有活跃的社区支持,用户可以参与开发和贡献代码。
结语
Qu1cksc0pe作为一款功能强大的恶意软件分析工具,能够帮助用户深入了解可疑文件的潜在威胁,是安全研究人员、企业安全团队和网络安全爱好者的得力助手。无论你是初学者还是资深专家,Qu1cksc0pe都能为你提供全面而深入的分析支持。赶快尝试一下,体验Qu1cksc0pe带来的强大功能吧!
项目地址: Qu1cksc0pe GitHub
推荐系统: Parrot OS, Kali Linux, Windows 10 or 11
安装指南:
bash setup.sh
python qu1cksc0pe.py --install
Docker支持:
docker build -t qu1cksc0pe .
docker run -it --rm -v $(pwd):/data qu1cksc0pe:latest --file /data/suspicious_file --analyze
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C042
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0121
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
435
3.3 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
242
278
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
695
368
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
138
869
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
暂无简介
Dart
696
163
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
270
328
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
145
882