passive-ssh

passive-ssh

SSH密钥监控分析开源框架

passive-ssh是一个开源框架,用于扫描、存储和查询主机的SSH密钥和指纹。该系统由扫描器和服务器组成,可快速处理IPv4/IPv6/onion地址的SSH密钥数据。它不仅提供SSH密钥的历史记录,还能识别多IP地址间重复使用的密钥。框架包含SSH扫描器、Redis数据库和RESTful API,支持网络安全分析和威胁情报收集工作。

Passive SSHSSH扫描网络安全密钥管理数据库Github开源项目

被动式SSH

被动式SSH标志

被动式SSH是一个开源框架,由扫描器和服务器组成,用于存储和查找每个主机(IPv4/IPv6/洋葱地址)的SSH密钥和指纹。

密钥材料以及指纹和主机信息存储在一个快速查找数据库中。该系统提供了SSH密钥的历史视图,同时还可以查看在不同IP地址上重复使用的常见密钥材料。

相关论文:用于网络威胁情报的SSH密钥材料的主动和被动收集

特点

  • 简单的SSH扫描器
  • 将密钥材料存储在Redis数据库中的服务器
  • 简单的REST API,可通过SSH指纹(包括hassh)或主机(IPv4、IPv6或洋葱地址)进行查找
  • SSH横幅和SSH指纹的统计信息

服务器要求

  • Python >= 3.6
  • Redis > 5.0
  • tornado

扫描器要求

  • Python >= 3.6
  • D4 paramiko
  • pysocks(扫描Tor隐藏服务时需要)

安装

./install.sh
  • 安装Redis和所有Python依赖项。
  • 所有Python 3代码将安装在虚拟环境(PSSHENV)中。

Tor代理

SSH扫描器可以与Tor代理一起使用,以扫描主机或隐藏服务。

如果要扫描Tor隐藏服务,别忘了安装Tor代理:sudo apt-get install tor -y

运行

启动Redis和tornado服务器:

./LAUNCH -l

手动扫描

包含一个SSH扫描器,用于扫描小型网络或内部基础设施。

. ./PSSHENV/bin/activate
cd bin/

# 扫描一个主机
./ssh_scan.py -t <host: 10.0.0.12>

# 扫描网络范围
./ssh_scan.py -r <network range: 10.0.0.0/8>

API

提供API以查询被动式SSH服务器。

默认情况下,被动式SSH的tornado服务器运行在8500端口。

curl http://localhost:8500/banners

端点

/stats

返回服务器统计信息:

  • SSH横幅数量
  • 扫描的主机数量:
    • ip
    • onion
  • 按类型统计的指纹数量

/banners

返回按得分排序的所有横幅

/banner/hosts/<banner>

按横幅获取主机:

  • 横幅
  • 主机列表

/keys/types

返回所有密钥类型列表

/host/ssh/<host>

返回主机SSH元数据:

  • 首次发现时间
  • 最后发现时间
  • 端口
  • 横幅列表
  • 指纹列表

/host/history/<host>

返回主机的SSH历史记录

/fingerprints

返回按得分排序的所有指纹

/fingerprint/all/<fingerprint>

按指纹获取主机:

  • 首次发现时间
  • 最后发现时间
  • 密钥类型
  • 密钥base64编码
  • 指纹
  • 主机列表

/fingerprint/type/<key_type>/<fingerprint>

按密钥类型和指纹获取主机:

  • 首次发现时间
  • 最后发现时间
  • 密钥类型
  • 密钥base64编码
  • 指纹
  • 主机列表

/hasshs

返回按得分排序的所有hassh

/hassh/hosts/<hassh>

hassh获取主机:

  • hassh
  • 主机列表
  • kexinit

现有的被动式SSH数据库

许可证

该软件是根据GNU Affero通用公共许可证第3版发布的自由软件/开源软件。

引用

如果您想引用本工作,可以使用以下格式:用于网络威胁情报的SSH密钥材料的主动和被动收集

@article{dulaunoy2022active,
  title={Active and Passive Collection of SSH key material for cyber threat intelligence},
  author={Dulaunoy, Alexandre and Huynen, Jean-Louis and Thirion, Aurelien},
  journal={Digital Threats: Research and Practice (DTRAP)},
  volume={3},
  number={3},
  pages={1--5},
  year={2022},
  publisher={ACM New York, NY}
}

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