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 LitterBox 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
  1. 安装依赖

使用pip安装项目所需的依赖:

pip install -r requirements.txt
  1. 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
  1. 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 LitterBox 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/li/LitterBox

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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