Karton：强大的分布式恶意软件处理框架

Karton：强大的分布式恶意软件处理框架

karton Distributed malware processing framework based on Python, Redis and S3. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ka/karton

项目介绍

Karton 是一个基于 Python、Redis 和 S3 构建的分布式恶意软件处理框架。它的设计理念是为创建灵活、轻量级的恶意软件分析后端提供一种强大的工具。Karton 可以轻松地将不同的恶意软件分析系统集成到一个健壮的管道中，从而实现高效的分析流程。

这个框架的创建源于自动化业务的长期需求。随着威胁的增加，为了跟上事件处理的步伐，需要将所有流程自动化。在这个过程中，分析师们往往会在紧迫的时刻，利用各种脚本并将它们像用胶带和万能胶一样粘合在一起。这些脚本虽然脆弱且不美观，但它们能够工作，并产生必须存储、进一步处理、发送到其他系统或与其他组织共享的情报。

为了将 PoC 脚本轻松地插入到分析管道中，同时监控它们的执行、集中日志记录、提高健壮性以及减少开发惯性，Karton 便应运而生。

需要注意的是，虽然 Karton 是针对恶意软件分析而设计的，但它同样适用于每个微服务导向的项目。

项目技术分析

Karton 的核心技术基于 Python 编程语言，它使用了 Redis 作为任务队列管理系统，以及 S3 兼容存储用于存储大量的数据和文件。通过模块化的设计，Karton 可以轻松扩展，支持自定义的分析任务，并通过系统中的各个组件协同工作，完成复杂的恶意软件分析工作。

安装 Karton 十分简单，只需要使用 pip 进行安装：

pip3 install karton-core

为了搭建完整的后端环境，还需要 S3 兼容存储和 Redis。详细的安装步骤可以在项目的官方文档中找到。

项目技术应用场景

Karton 的设计初衷是为了自动化恶意软件分析流程，但它的应用场景并不局限于此。以下是一些典型的技术应用场景：

1. 恶意软件样本处理与解包：通过 Karton 可以自动识别并处理各种恶意软件样本，如可执行文件、压缩文件等。
2. 样本特征提取：利用 Karton，可以提取样本的静态配置信息，如使用 Yara 规则进行特征匹配。
3. 自动化沙箱测试：集成如 DRAKVUF 等自动化沙箱，对恶意软件进行行为分析。
4. 恶意软件配置分析：提取并分析恶意软件中的配置信息，以获得其行为模式。

项目特点

1. 灵活性：Karton 的模块化设计使得用户能够轻松创建和扩展恶意软件分析流程。
2. 轻量级：Karton 的核心组件体积小，资源占用少，适合在资源受限的环境中运行。
3. 分布式：利用 Redis 的任务队列机制，Karton 可以在分布式环境中高效地处理任务。
4. 易于集成：Karton 提供了标准化的接口，易于与其他系统集成。

通过上述的特点，Karton 不仅能够帮助安全分析师自动化处理恶意软件分析任务，提高工作效率，还能通过分布式架构应对大规模的分析需求。在实际部署中，Karton 的灵活性和可扩展性使其能够适应不同的业务场景和需求。

karton Distributed malware processing framework based on Python, Redis and S3. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ka/karton