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yara

多功能恶意软件分析和识别引擎

YARA是一个开源的恶意软件分析引擎,能够基于文本或二进制模式创建规则来识别和分类恶意软件。它支持多平台运行,提供命令行界面和Python接口。YARA以其灵活性和强大的功能受到Cisco、FireEye、Kaspersky等众多知名安全公司的青睐,已成为网络安全领域的重要工具。

awesome-yara - YARA规则和资源的综合集合
GithubYARA威胁情报安全工具开源项目恶意软件检测规则库
Awesome YARA是一个精心策划的YARA规则、工具和资源集合。它汇集了众多安全研究者和公司提供的YARA规则,涵盖恶意软件检测、威胁狩猎等应用场景。此外还包括YARA相关工具、服务、语法高亮器,以及教程视频等资源。该项目持续更新,为YARA用户和安全研究人员提供全面的参考。
awesome-malware-analysis - 全面的恶意软件分析工具和资源列表
Github威胁情报开源项目恶意软件分析检测分类沙箱逆向工程
该项目汇集了多种恶意软件分析工具和资源,涵盖恶意软件收集、开源威胁情报、检测和分类等方面。列表包含匿名器、蜜罐、样本库、威胁情报平台、IOC提取工具等实用资源。安全研究人员和分析师可以利用这些工具更高效地开展恶意软件分析和威胁情报工作。
clamav - 开源反病毒引擎 专注检测多种恶意威胁
ClamAVGithub开源杀毒引擎开源项目恶意软件检测病毒防护网络安全
ClamAV是一款开源反病毒引擎,致力于检测木马、病毒、恶意软件等多种威胁。该项目提供多种安装选择,包括Docker镜像、包管理器、安装程序及源码编译。ClamAV支持自定义签名,拥有活跃社区,欢迎开发者贡献。采用GPLv2许可,集成多个第三方组件,旨在提供全面的恶意软件检测功能。具备跨平台支持,定期更新病毒库,为用户提供可靠且灵活的安全防护解决方案。
fame - 开源恶意软件自动化评估框架
FAMEGithubPython应用开源项目恶意软件分析框架自动化评估
FAME是一个开源的自动化恶意软件评估框架,旨在简化恶意文件分析过程。它能快速确定恶意软件家族,提取配置和IOC,大幅提高分析效率。FAME利用广泛的知识库,实现端到端的自动化分析。该项目基于Python开发,使用flask、celery和MongoDB等技术。FAME是'FAME Automates Malware Evaluation'的递归缩写,为恶意软件分析人员提供了强大的支持工具。
detection - 跨平台网络和主机安全检测规则集
Github主机检测规则元数据开源项目检测和狩猎签名网络规则规则集
Detection是一个开源项目,提供了一套相互关联的网络和主机检测规则,旨在提高威胁检测和追踪的可见性和上下文。该项目支持Snort 3、Yara和ClamAV规则,每个规则包含相应元数据,便于交叉引用。项目还提供辅助脚本,用于自动生成基于哈希和证书的Yara规则,为网络安全专业人员提供了实用的工具集,有助于增强安全防御能力。目前支持的规则类型包括Snort 3、Yara和ClamAV,未来还将扩展支持更多签名和格式,持续增强其在网络安全领域的应用价值。
radare2 - 开源逆向工程框架,支持多平台和架构
GithubRadare2二进制分析命令行工具开源软件开源项目逆向工程
radare2是一个开源的逆向工程框架,提供了丰富的库、工具和插件。它支持多种架构和文件格式,可进行二进制分析、调试和反汇编。radare2内置JavaScript解释器,并通过r2pipe接口支持多语言脚本扩展。这个灵活的框架广泛应用于安全研究和漏洞分析等领域。
angr - 开源跨平台二进制分析框架
GithubPython库angr二进制分析开源项目符号执行逆向工程
angr是一个开源的跨平台二进制分析框架,提供了一套Python 3库用于静态和动态分析。它支持反汇编、符号执行、控制流分析、程序插桩、数据依赖分析和反编译等功能。angr广泛应用于CTF挑战和安全研究,是二进制分析领域的重要工具。该项目由加州大学圣巴巴拉分校计算机安全实验室和亚利桑那州立大学SEFCOM联合开发,拥有详细文档和API参考。
maltrail - 强大的开源网络威胁检测工具
GithubMaltrail威胁情报开源工具开源项目恶意流量检测网络安全
Maltrail是一款功能强大的开源网络威胁检测系统。它通过整合公开黑名单和自定义规则,实时监控网络流量,识别恶意域名、URL和IP地址等可疑活动。系统采用传感器-服务器-客户端架构,具有高度可配置性,支持启发式检测,并提供Web界面用于实时威胁报告和分析。Maltrail适用于各种规模的网络环境,是网络安全防护的有力工具。
awesome-threat-intelligence - 威胁情报资源综合清单
APIGithubIP地址威胁情报开源情报开源项目恶意软件
该项目整理了一份全面的威胁情报资源清单,涵盖多种数据来源、格式、框架和工具。内容包括IP黑名单、恶意软件跟踪、僵尸网络监控等多个方面,为网络安全人员提供丰富的威胁情报数据。清单持续更新,旨在帮助用户了解和应对网络威胁,增强网络防御能力。
awesome-ml-for-cybersecurity - 网络安全机器学习资源综合指南
Github入侵检测开源项目恶意软件检测数据集机器学习网络安全
该项目汇集了机器学习在网络安全领域应用的关键资源,包括数据集、论文、书籍、演讲等。内容全面涵盖理论与实践,为研究人员和从业者提供了解和应用机器学习解决网络安全问题的参考指南。
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