Python-Iocextract:高级入侵威胁标识符IoC提取工具

python-iocextract:损坏的指示器(IOC)提取器 立即下载

工具介绍

Python-Iocextract是一款高级入侵威胁标识符IoC提取工具,它可以从文本语料库提取URL、IP地址、MD5/SHA哈希、电子邮件地址和YARA规则,其中还包括某些已编码或已被“破坏”的入侵威胁标识符。

因为网络犯罪分子为了防止暴露自己的恶意活动以及攻击内容,通常都会想办法“破坏”类似URL和IP地址这样的入侵威胁标识符。在这种情况下,有效提取和汇总这些IoC对于安全分析人员来说就非常有价值了。但不幸的是,对于现有的IoC提取工具来说,标准的正则表达式往往无法捕捉到这些东西。

比如说,下面这个样本就使用了括号来进行IoC隐藏:

Python学习交流群:1004391443

127[.]0[.]0[.]1

这种情况下,基于简单正则表达式匹配的工具就无法提取出这种IoC了。

但是对于Python-Iocextract来说,情况就不一样了。通过使用精心设计的正则表达式以及反混淆检测技术,我们既可以检测到“被破坏”的IoC,也可以还原初始的IoC,为分析人员节省了时间和精力。

工具安装

在使用Python-Iocextract之前,我们需要安装Python开发环境以及regex依赖。在Ubuntu和Debian等Linux系统中,可以使用下列命令完成安装:

sudo apt-get install python-dev

接下来,使用pip命令安装iocextract:

pip install iocextract

在Windows平台下,点击【这里】下载regex安装包:

pip install regex-2018.06.21-cp27-none-win_amd64.whl

工具使用

提取某些已被破坏的URL地址:

>>>content = """... Ireally love example[.]com!...All the bots are on hxxp://example.com/bad/url these days....C2: tcp://example[.]com:8989/bad...""">>>import iocextract>>>for url in iocextract.extract_urls(content):...     print url...hxxp://example.com/bad/urltcp://example[.]com:8989/badexample[.]comtcp://example[.]com:8989/bad

如果匹配到多个正则表达式的话,可能会有某些URL地址出现两次。

如果有需要的话,你还可以还原IoC并移除某些常见的混淆技术:

  •  
>>>for url in iocextract.extract_urls(content, refang=True):...     print url...http://example.com/bad/urlhttp://example.com:8989/badhttp://example.comhttp://example.com:8989/bad
你甚至还可以提取并解码十六进制编码或Base64编码的URL地址:
>>>content =\\\'612062756e6368206f6620776f72647320687474703a2f2f6578616d706c652e636f6d2f70617468206d6f726520776f726473\\\'>>>for url in iocextract.extract_urls(content):...     print url...687474703a2f2f6578616d706c652e636f6d2f70617468>>>for url in iocextract.extract_urls(content, refang=True):...     print url...http://example.com/path

该工具中所有的extract_*函数返回的都是迭代器,而不是列表。因此,iocextract可以处理大量数据输入。但如果你想要迭代处理多次IoC,你将需要把结果存储为列表:

  •  
>>>list(iocextract.extract_urls(content))[\\\'hxxp://example.com/bad/url\\\',\\\'tcp://example[.]com:8989/bad\\\', \\\'example[.]com\\\',\\\'tcp://example[.]com:8989/bad\\\']
命令行工具还包括:
  •  
$iocextract -husage:iocextract [-h] [--input INPUT] [--output OUTPUT] [--extract-emails]              [--extract-ips] [--extract-ipv4s][--extract-ipv6s]              [--extract-urls] [--extract-yara-rules][--extract-hashes]              [--custom-regex REGEX_FILE][--refang] [--strip-urls]              [--wide] AdvancedIndicator of Compromise (IOC) extractor. If no arguments arespecified,the default behavior is to extract all IOCs. optional arguments:  -h, --help            show this help message and exit  --input INPUT         default: stdin  --output OUTPUT       default: stdout  --extract-emails  --extract-ips  --extract-ipv4s  --extract-ipv6s  --extract-urls  --extract-yara-rules  --extract-hashes  --custom-regex REGEX_FILE                        file with custom regexstrings, one per line, with one                        capture group each  --refang              default: no  --strip-urls          remove possible garbage from the endof urls. default:                        no  --wide                preprocess input to allowwide-encoded character                        matches. default: no
目前,该工具只支持恢复URL、电子邮件以及IPv4地址。

Python-Iocextract支持的IoC

IP地址

1、 完全支持IPv4

2、 部分支持IPv6

URL地址

1、 协议标识符:http, https, tcp,udp, ftp, sftp, ftps

2、 [.]锚点

3、 十六进制编码URL:http, https, ftp

4、 URL编码URL:http, https, ftp, ftps, sftp

5、 Base64编码URL:http, https, ftp

电子邮件地址

支持部分@或at锚点

YARA规则

导入、包含和注释

哈希

1、 MD5

2、 SHA1

3、 SHA256

4、 SHA512

针对IPv4地址,支持扫描下列混淆技术:

 

 

 

 

 

针对电子邮件地址,支持扫描下列混淆技术:

 

 

 

 

针对URL地址,支持扫描下列混淆技术:

 

 

 

免费IOC图标抓取工具(支持从*.exe|*.dll|*.ico|*.bmp|*.ICL抓取图标) 本工具支持从*.exe|*.dll|*.ico|*.bmp|*.ICL等格式文件中抓取你看中的所有图标,快来试一试吧。 立即下载

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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刘运召的博客 2326

[论文阅读] (07) RAID2020 Cyber Threat Intelligence Modeling Based on Heterogeneous GCN

前一篇文章分享了生成对抗网络GAN的基础知识,包括什么是GAN、常用算法(CGAN、DCGAN、infoGAN、WGAN)、发展历程、预备知识,并通过Keras搭建最简答的手写数字图片生成案例。这篇文章将详细介绍北航老师发表在RAID 2020上的论文《Cyber Threat Intelligence Modeling Based on Heterogeneous Graph Convolutional Network》,基于异构图卷积网络的网络威胁情报建模。希望这篇文章对您有所帮助。

杨秀璋的专栏 7886
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