LitterBox 安装与配置指南
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:
- Python 3.11 或更高版本
- 管理员权限(某些功能需要)
- Windows 操作系统(特定分析器需要)
安装步骤
- 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
- 安装依赖
使用pip安装项目所需的依赖:
pip install -r requirements.txt
- 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
- 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。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考