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元鉴 yotta-triage

元鉴是基于Python标准库的零依赖静态分析技能,对文件或目录做纯本地只读初筛:计算MD5/SHA1/SHA256、魔数识别文件类型、Shannon熵、可打印字符串分类提取(URL/域/IP/邮箱/命令等)、PE/ELF头解析,并按静态指标加权给出info至critical的线索级风险分级。支持text/JSON/Markdown输出及--ioc-only模式供元情消费,适用于应急响应、红蓝对抗复盘中快速查看样本。仅提示可疑、不定性恶意,不反混淆、不解包、不动态执行、不联网查证,限授权环境使用。

yottameta
yottameta
热度 46.36
最近更新 2026-10-02 10:09:31
分类:安全依赖:代码执行 / 读写文件应用场景:数据处理 / 自动化脚本 / 报告撰写 / 工作流

安装技能

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执行命令安装此 skill: npx secure-skills-cli add yotta-triage
Metadata
name
yotta-triage
slug
yotta-triage
version
0.1.4
displayName
元鉴·样本静态初筛
summary
恶意样本静态初筛:哈希、魔数、熵、字符串分类与 PE/ELF 解析,输出 triage 报告与 IOC。
description
元鉴 —— 跨智能体的恶意样本静态初筛技能:零依赖自研对文件 / 目录做纯静态分析(MD5/SHA1/SHA256 哈希、魔数类型识别、Shannon 熵、可打印字符串分类提取、PE/ELF 头解析),输出 triage 报告 + IOC(hash/URL/域/IP/邮箱)供元情消费;只提示可疑、不定性恶意。触发:用户给出可疑文件 / 恶意样本 / 样本目录,要算哈希、识别文件类型、查熵、提取字符串、解析 PE/ELF 头、做静态初筛、产出 IOC 时。边界:只做静态特征,不反混淆、不解包、不动态执行任何样本;不联网查证;仅用于已获授权 / 自有资产 / 教学环境的安全分析。
tags
["样本分析","静态初筛","哈希","IOC","triage","恶意样本"]
category
it-ops-security
license
MIT
homepage
https://github.com/YottaMeta/yotta-triage

元鉴(yotta-triage)

跨智能体的恶意样本静态初筛技能:零依赖自研对文件 / 目录做纯静态特征分析—— MD5/SHA1/SHA256 哈希、魔数类型识别、Shannon 熵、可打印字符串分类提取、PE/ELF 头解析, 输出 triage 报告 + IOC(hash / URL / 域 / IP / 邮箱) 供元情(yotta-intel)消费。

纯 Python 3.8+ 标准库实现,零外部依赖;Windows + Linux + macOS 通用。 纯本地离线、只读:不反混淆、不解包、不动态执行任何样本。

何时使用

  • 用户给出一个可疑文件 / 恶意样本,要快速算哈希、识别文件类型、看熵、提取字符串;
  • 要解析 PE / ELF 头(架构、时间戳、区段、加壳线索),判断样本是不是加壳 / 高熵载荷;
  • 要对一批样本目录做静态初筛,按风险线索排序,产出 IOC(hash / URL / 域 / IP / 邮箱)供后续分析;
  • 恶意样本分析、应急响应、红蓝对抗复盘时需要「先静态看一眼」的环节。

Do NOT trigger:

  • 不反混淆、不解包、不动态执行任何样本(红线);
  • 不联网查证 IOC 是否恶意、不查询威胁情报平台;
  • 不在无授权情况下分析他人样本;仅用于已获授权 / 自有资产 / CTF / 教学环境。

快速使用

Windows 用 python,Linux/macOS 用 python3。

# 分析单个样本(文本报告)
python3 scripts/yotta_triage.py triage --path sample.exe

# 分析目录(递归子目录)
python3 scripts/yotta_triage.py triage --path samples/ --recursive

# JSON 报告
python3 scripts/yotta_triage.py triage --path sample.exe --format json --output report.json

# Markdown 报告
python3 scripts/yotta_triage.py triage --path samples/ --format markdown --output report.md

# 只输出 IOC(hash / URL / 域 / IP / 邮箱),供元情消费
python3 scripts/yotta_triage.py triage --path samples/ --ioc-only --output iocs.json

# 跳过字符串提取(只算哈希 / 类型 / 熵 / PE-ELF 头;报告显示“已跳过”而不是 0 条)
python3 scripts/yotta_triage.py triage --path sample.exe --no-strings

# 版本
python3 scripts/yotta_triage.py --version

退出码:0 = 最高风险 ≤ low;1 = medium;2 = high;3 = critical;4 = 用法或读取错误。

工作流程(AI 智能体执行样本初筛时)

  1. 确认范围:明确要分析的样本文件 / 目录;只读本地,不做任何外部动作。
  2. 读取:用 triage --path 指向文件或目录;目录可加 --recursive 递归。
  3. 静态分析:引擎流式计算哈希(大文件不吃内存),对分析窗口做魔数识别、熵、 字符串提取与分类、PE/ELF 头解析。
  4. 分级:按静态指标加权给出 info/low/medium/high/critical 的线索级提示。
  5. 报告:text / JSON / Markdown 三种输出;--ioc-only 直接产出 IOC 供元情消费。
  6. 决策纪律:结果只是「可疑线索」,是否恶意需人工 / 其他情报源核实;工具本身不做任何执行。

功能

  • 哈希:MD5 / SHA1 / SHA256(流式计算,支持大文件);
  • 类型识别:魔数识别 PE / ELF / Mach-O / PDF / ZIP / gzip / 7z / RAR / OLE / 图片 / pyc / Java class, 另含 UTF-8 文本 / shebang 脚本识别;
  • 熵:整体 Shannon 熵 + PE 区段熵(加壳 / 加密 / 压缩线索);
  • 字符串:可打印字符串(ASCII + UTF-16LE),分类提取 URL / 域名 / IP / 邮箱 / 可疑命令 / 路径 / 长 base64;
  • PE 头解析:机器类型 / 时间戳 / 可选头 / 区段表(名称、特性、熵),识别加壳区段(UPX 等)与 RWX 区段;
  • ELF 头解析:位宽 / 字节序 / 机器 / 类型 / 入口 / 程序头与节头,识别 RWE 段与 RWX 节;
  • 风险分级:静态指标加权给出线索级风险(评分 + 理由),只提示、不定性;
  • IOC 输出:hash / URL / 域 / IP / 邮箱汇总,JSON 供元情(yotta-intel)消费;
  • 三种输出:文本 / JSON(stdout 纯净)/ Markdown 报告。

风险分级一览

级别 含义 常见触发
info 无明显异常 普通文本 / 无风险线索的样本
low 低风险线索 少量 URL / 单条可疑命令 / 轻度高熵
medium 中等风险线索 整体高熵(≥6.5)、疑似加壳区段、ELF RWE 段、多条可疑命令
high 高风险线索 加壳 + 内嵌 URL、多类可疑命令 + 可执行文件、RWX 区段叠加
critical 严重风险线索 加壳 + RWX + 高熵区段 + 下载执行命令等多项叠加

分级是静态线索,不代表样本确定恶意;最终判定需人工 / 动态分析 / 情报交叉验证。

输出格式

  • text — 每文件一段(哈希 / 类型 / 熵 / PE-ELF / 字符串统计 / 风险理由)+ 文件级 IOC 汇总;
  • json — 结构为 {tool, version, generated, summary, files[], iocs[]};files[] 每条含 hashes / type / entropy / strings / pe|elf / risk,iocs[] 为 {type, value, file}(供元情消费);
  • markdown — text 报告的围栏包装;
  • --ioc-only — 只输出 iocs[] JSON 数组。

边界(安全红线)

  • 纯静态:只做静态特征,不反混淆、不解包、不动态执行任何样本;
  • 只读本地:不联网查证、不下载、不修改 / 删除任何样本文件;
  • 不给定性:所有风险分级只是「可疑线索」,是否恶意需人工 / 其他情报源核实;
  • 授权:仅用于已获明确授权 / 自有资产 / CTF 靶场 / 教学环境;未经授权分析他人样本违反法律,使用者自行承担责任。

参考文档

  • references/triage-spec.md — 静态初筛规范(分析项 / 魔数表 / PE-ELF 字段 / 字符串分类)
  • references/risk-model.md — 风险分级模型(指标加权 / 阈值 / 与元情 IOC 衔接)

法律声明

本技能仅用于已获明确授权的安全分析(自有资产、授权测试、CTF 靶场、教学环境)。 未经授权分析他人系统 / 样本数据违反中国《网络安全法》与《刑法》相关条款,使用者自行承担法律责任。