LitterBox 安装与配置指南

LitterBox 安装与配置指南

LitterBox sandbox approach for malware developers and red teamers to test payloads against detection mechanisms before deployment 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/li/LitterBox

项目基础介绍

LitterBox 是一个专为恶意软件开发和红队测试人员设计的沙箱环境。它允许用户在部署到实际环境之前，测试和验证逃避技术、检测签名和植入物行为。该项目通过一个直观的Web界面提供自动化的分析，监控进程行为，并生成详细的运行时分析报告。

主要编程语言：Python、JavaScript、HTML、CSS

项目使用的关键技术和框架

• Python：项目的主要编程语言，用于后端逻辑的处理。
• JavaScript：用于前端页面的交互功能。
• HTML/CSS：构建Web界面。
• YARA：用于模式匹配和签名检测。
• PE-Sieve：检测和转储内存中的恶意植入物。
• Moneta：用户模式内存分析工具，用于检测恶意软件IOC。

项目安装和配置准备工作

在开始安装前，请确保您的系统满足以下要求：

1. Python 3.11 或更高版本
2. 管理员权限（某些功能需要）
3. Windows 操作系统（特定分析器需要）

安装步骤

1. 克隆仓库

首先，使用Git命令克隆项目仓库：

git clone https://github.com/BlackSnufkin/LitterBox.git

然后，进入项目目录：

cd LitterBox

2. 安装依赖

使用pip安装项目所需的依赖：

pip install -r requirements.txt

3. 运行 LitterBox

运行以下命令启动Web界面：

python litterbox.py

如果需要以调试模式运行，可以使用以下命令：

python litterbox.py --debug

启动后，LitterBox 的Web界面将在以下地址可用：

http://127.0.0.1:1337

4. 配置

项目的配置通过 config.yml 文件进行，您可以在此文件中设置：

• 上传目录和允许的文件扩展名
• 分析工具的路径和命令选项
• YARA规则的位置
• 分析超时和限制

确保根据您的需求和环境调整这些配置项。

注意：请不要在生产环境中使用此工具，它仅适用于开发和测试环境。在隔离的虚拟机或专用的测试环境中运行 LitterBox，以确保系统安全。使用此软件风险自负，请确保遵守所有适用的法律和法规。

LitterBox sandbox approach for malware developers and red teamers to test payloads against detection mechanisms before deployment 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/li/LitterBox