🌐 MESH — P2P-сеть для удалённой криминалистика Android в любой точке мира

MESH — это open source-инструмент для удалённой форензики мобильных устройств и сетевого мониторинга через зашифрованную peer-to-peer сеть. Он позволяет анализировать устройства (Android / iOS), даже если к ним нет прямого доступа.

🧠 Идея инструмента
Вместо VPN и централизованных серверов используется overlay mesh-сеть:
▶️устройства выглядят как будто находятся в одной локальной сети
▶️соединение строится напрямую между узлами
▶️нет единой точки отказа

В основе — модифицированный протокол Tailscale с self-hosted control plane и разделением управления и трафика.

🧿Основные возможности
📉 P2P форензика — анализ устройств через прямые соединения без проброса портов
📉 End-to-end шифрование — WireGuard / AmneziaWG с автоматическим управлением ключами
📉 Обход DPI и цензуры — обфускация трафика + fallback на HTTPS-реле
📉 CGNAT bypass — устройства получают виртуальные адреса и работают как в одной сети
📉 Интеграция с инструментами — MVT, AndroidQF, ADB, libimobiledevice
📉 Kill-switch — изоляция устройства во время анализа
🖱 Ephemeral-сети* — быстрое создание и уничтожение forensic-сессий

*Ephemeral-сети — это временные сети, которые создаются под конкретную задачу

☁️ Как работает MESH

MESH создаёт распределённую сеть из трёх компонентов:

⏺️ Control plane — координация узлов и обмен ключами
⏺️ Analyst node — машина исследователя
⏺️ Endpoint — целевое устройство (Android/iOS)

При этом:
➡️ трафик идёт напрямую между узлами
➡️ control plane не участвует в передаче данных
➡️ при блокировке UDP используется HTTPS relay

Это позволяет:
➡️ обходить NAT
➡️ скрывать активность от DPI
➡️ работать в цензурированных средах

🧾 Базовый сценарий использования

1️⃣ Клонирование репозитория

git clone https://github.com/BARGHEST-ngo/MESH.git
cd mesh/control-plane

2️⃣ Запуск control plane

docker-compose up -d

3️⃣ Доступ к веб-интерфейсу
https://localhost:3000/login

4️⃣ Создание API-ключа

docker exec headscale headscale apikeys create --expiration 90d

После этого можно подключать устройства и начинать форензику.

#mesh #p2p #forensics #mobile #privacy #security #blueteam #dfir #threatintel

🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером

Plaso

☁️ Plaso — это Python-фреймворк с открытым исходным кодом для цифровой криминалистики, предназначенный для извлечения временных меток и событий из различных артефактов файловой системы, логов и образов дисков. Он формирует единый supertimeline, объединяя данные из десятков источников в хронологический порядок для анализа последовательности событий в расследованиях.

🕸 Plaso включает ключевые утилиты log2timeline (сбор и парсинг событий в файл .plaso), psort (фильтрация и экспорт в CSV/JSON/TLE), pinfo (статистика хранилища). Поддерживает 1000+ парсеров для Windows (Event Logs, MFT, Prefetch, Amcache, реестр, Jump Lists), Linux (syslog, bash_history, apt), macOS, Android/iOS, браузеров и облачных артефактов. Работает с сырыми образами (E01, dd), VSS-снимками, живыми системами

Основные свойства:
➡️ Извлечение и парсинг артефактов: Автоматически собирает временные метки из 1000+ источников — Event Logs (EVTX), MFT/$LogFile (NTFS), реестр Windows (SAM, SYSTEM), Prefetch/Amcache, браузеры (Chrome/Firefox history), syslog/bash_history (Linux), мобильные данные (Android/iOS), облачные артефакты.
➡️ Supertimeline: Агрегирует все события в единую хронологическую последовательность (по UTC/TZ), упрощая корреляцию (например, запуск malware + сетевое соединение).
➡️ Кроссплатформенность: Работает на Windows/Linux/macOS, обрабатывает NTFS/ext4/HFS+/APFS, сырые образы (E01/dd), VSS-снимки, живые системы без монтирования.
➡️ Фильтрация и анализ: Мощные запросы в psort (по дате, ключевым словам, sourcetype, MACB — Modified/Accessed/Changed/Birth); экспорт в CSV/JSON/HTML/TLE для Timesketch/ELK/Autopsy.
➡️ Распараллеливание и производительность: Многопоточный парсинг, поддержка кластеров; обрабатывает ТБ данных (рекомендуется 32+ GB RAM).
➡️ Расширяемость: Плагины для VirusTotal-хешей, геолокации IP; интеграция с Velociraptor/GRR; скриптинг на PlasoLang.

⬇️ Установка:

sudo apt install python3-pip plaso-tools
pip3 install plaso

🪧 Создание таймлайна из образа диска:

log2timeline.py --storage-file /path/plaso.dump /path/plaso.vhdx
pinfo evidence.plaso  
psort -o l2tcsv -w timeline.csv "sourcetype='WINEVTLOG_EVENTLOG' AND message:*malware*" evidence.plaso

#plaso #log2timeline #forensics #dfir

🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером

Yeti

🧿 Yeti — это open-source платформа класса Threat Intelligence / Forensics Intelligence, которая объединяет CTI и DFIR-подходы.

☁️ Yeti расшифровывают как Your Everyday Threat Intelligence. Проект задуман как хранилище и рабочая среда для observables, IoC, TTP, кампаний, malware-связей и другой технической разведывательной информации. По сути, Yeti помогает не «гуглить артефакты вручную», а быстро связывать наблюдения из инцидента с известными угрозами и прошлой аналитикой.

🔑 Платформа предоставляет web API, поэтому ее можно использовать не только через интерфейс, но и интегрировать в автоматизацию, incident management и enrichment-пайплайны. Также Yeti умеет экспортировать данные в пользовательских форматах, чтобы их могли потреблять SIEM, DFIR-инструменты и другие внутренние системы.

🪧 Yeti особенно полезен для DFIR и threat hunting, когда нужно быстро сопоставлять новые артефакты с уже известными сущностями, кампаниями и индикаторами. Его часто рассматривают как backend для forensics-related запросов и как базу знаний, которую можно переиспользовать между расследованиями. Если MISP чаще воспринимают как платформу для обмена IoC, то Yeti больше заточен под контекст, связи и анализ в духе «что это значит для расследования».

Преимущества:
➕ open-source модель
➕ интеграция API
➕ графовая сущность данных
➕ ориентация на аналитическую работу.

Развертывание в инфраструктуре:
1️⃣ Запустим Docker контейнеры

git clone https://github.com/yeti-platform/yeti-docker
cd yeti-docker/prod

Далее необходимо извлечь .env и изменить настройки по умолчанию при необходимости

/bin/bash ./init.sh

Или сразу

docker compose up

2️⃣ Создать пользователя с правами админа

docker compose run --rm api create-user USERNAME PASSWORD --admin

3️⃣ Откроем Yeti в браузере

http://localhost:80/ 

🔗 Использовали ли Yeti ранее или планируете внедрить в свою инфраструктуру?

#ti #dfir #forensics #yeti

🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером

Rtfobj: извлечение объектов из RTF-файлов

Rtfobj — инструмент для извлечения встроенных объектов из файлов формата RTF (Rich Text Format). RTF-файлы часто используются для распространения вредоносных программ через встроенные объекты, такие как OLE-объекты, и этот инструмент позволяет их обнаруживать и извлекать для дальнейшего анализа.

▶️извлечение встроенных объектов из RTF-файлов, включая OLE-объекты и пакеты
▶️идентификация типов объектов
▶️сохранение извлеченных объектов в файлы для автономного анализа
▶️поддержка ZIP-архивов с паролями
▶️рекурсивный поиск в каталогах
выборочное извлечение объектов по номеру

⬇️Установка

pipх install oletools

Проверка

rtfobj -h

⏺️Анализ RTF-файла

rtfobj malicious.rtf

⏺️Извлечение всех объектов в указанную директорию

rtfobj -s all -d ./extracted malicious.rtf

⏺️Рекурсивный поиск и анализ всех RTF-файлов в каталоге

rtfobj -r /path/to/rtf/files/

⏺️Анализ ZIP-архива с RTF-файлами

rtfobj -z "password" archive.zip

⏺️Полный анализ с сохранением и логированием

rtfobj -s all -d ./output -l debug malicious.rtf

🎇Преимущества
▶️специализируется на извлечении объектов из RTF
▶️поддерживает выборочное сохранение обнаруженных объектов
▶️работает с файлами внутри ZIP-архивов
▶️может рекурсивно обрабатывать все RTF-файлы в директории
▶️автоматически определяет типы извлеченных объектов

#rtfobj #rtf #malwareanalysis #security #oletools #maldoc #forensics #pentest #tool

🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером

Olevba: анализ VBA-макросов в документах MS Office

Olevba — инструмент для извлечения и анализа исходного кода VBA-макросов из документов (OLE и OpenXML).

▶️извлечение VBA-кода из документов форматов .doc, .xls, .ppt (OLE) и .docx, .xlsx, .pptx (OpenXML)
▶️анализ макросов с использованием эвристик для обнаружения подозрительных функций
▶️декодирование обфусцированных строк (Hex, Base64, StrReverse, Dridex и др.)
▶️деобфускация VBA-выражений
▶️отображение P-кода (псевдокода) для углубленного анализа
▶️поддержка XLM (Excel 4.0) макросов при наличии XLMMacroDeobfuscator
▶️вывод результатов в формате JSON для автоматизации

⬇️Установка

pipх install oletools

Проверка

olevba -h

⏺️Анализ файла

olevba document.doc

⏺️Рекурсивный анализ всех .doc файлов в каталоге

olevba -r *.doc

⏺️Вывод только кода макросов (без анализа)

olevba -c malicious.doc

⏺️Показ декодированных обфусцированных строк

olevba --decode document.doc

#olevba #vba #oletools #office #macro #security #forensics #pentest #tool

🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером

Oleobj: извлечение встроенных объектов из OLE-файлов

oleobj — это инструмент из пакета oletools, предназначенный для извлечения встроенных объектов из OLE-файлов (Microsoft Office 97-2003, MSI, Outlook-сообщения и другие). Он позволяет обнаруживать и сохранять объекты, которые могут содержать вредоносный код, включая исполняемые файлы, скрипты и документы, встроенные в контейнеры OLE.

👉 Основные возможности
- извлечение встроенных объектов из OLE-файлов
- поддержка рекурсивного поиска в поддиректориях
- работа с ZIP-архивами, содержащими OLE-документы
- сохранение извлечённых объектов в указанную директорию
- режим подробного логирования для отладки
- обнаружение начальной стадии эксплуатации CVE-2021-40444

⬇️ Установка

sudo apt install oletools

Проверка

oleobj -h

⏺️ Базовое извлечение объектов

oleobj document.doc

⏺️ Извлечение объектов в указанную директорию

oleobj -d ./extracted malicious.doc

⏺️ Рекурсивный анализ всех файлов в каталоге

oleobj -r /path/to/documents/

⏺️ Подробный режим с логированием

oleobj -V document.doc

#oleobj #oletools #malwareanalysis #security #forensics #tool

🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером