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DevKit Forense - CLI para análise de navegadores e rede

Project description

DevKit Forense – Ferramenta Educacional de Perícia Digital

Python FastAPI Typer SQLite

Sumário

  1. Introdução
  2. Estrutura do Projeto
  3. Módulos Forenses
  4. Tecnologias Utilizadas
  5. Planejamento e Futuras Extensões
  6. Instalação
  7. Exemplos de Execução

1. Introdução

Objetivo:
O DevKit Forense é uma suíte de ferramentas educacionais para análise de evidências digitais, projetada para auxiliar no ensino de perícia digital. Combina CLI, API e aplicações de apoio, tornando o uso mais interativo, visual e didático.

Escopo:

  • Execução de análises forenses em browsers, arquivos, emails e redes.
  • Visualização interativa de resultados.
  • Geração de relatórios automáticos.
  • Assistente interativo (Wizard) para guiar o usuário em tarefas complexas.

Público-alvo:

  • Estudantes e professores de Segurança da Informação e Perícia Digital.

2. Estrutura do Projeto

O DevKit está organizado em três camadas principais:

  1. CLI – Executa os módulos forenses pelo terminal.
  2. API – Interface programática para execução de módulos e integração com dashboards.
  3. Core – Contém a lógica central, classes, funções e utilitários compartilhados pelos módulos.

3. Módulos Forenses

Network

Função Descrição
ipinfo Consulta informações detalhadas sobre um endereço IP.
arpscan Varre a rede para identificar dispositivos conectados via ARP.
dnscan Realiza levantamento de informações de DNS de domínios e hosts.
snmpscan Realiza varredura SNMP em dispositivos de rede.
smbscan Verifica serviços SMB ativos em um host .
sweep Verifica quais hosts estão ativos em uma faixa de IP.
traceroute Traça o caminho percorrido por pacotes até um host alvo.
map Gera mapa visual de hosts e conexões detectadas.
scan Identifica portas abertas e serviços ativos em hosts.
fingerprinting Identifica sistemas, serviços e versões na rede.

Browser

Função Descrição
logins Extração de credenciais armazenadas no Chrome e Edge.
favscreen Captura e organiza screenshots de sites favoritos ou acessados.
words Identifica palavras mais comuns em histórico de navegação e downloads.
history Coleta histórico de navegação de diferentes browsers.
patterns Identifica padrões suspeitos em histórico de navegação ou downloads.
downloads Lista arquivos baixados pelos usuários.

Email

Função Descrição
email_parser Extrai e organiza informações de emails.
header_analysis Analisa cabeçalhos para identificar origem, roteamento e possíveis fraudes.

4. Tecnologias Utilizadas

  • Python – Linguagem principal do projeto.
  • FastAPI – API para integração e execução de módulos.
  • Typer – CLI estruturada e interativa.
  • SQLite – Banco de dados local leve.

5. Planejamento e Futuras Extensões

Aplicação / Módulo Objetivo Possíveis Extensões
Dashboard Painel central para visualização e execução de módulos Filtros avançados, alertas em tempo real, integração direta com relatórios
Visualizadores Transformar dados da CLI em gráficos, mapas e tabelas Timeline interativa, heatmaps de rede, gráficos de comportamento de usuários
Wizard Guiar o usuário passo a passo Templates de análise rápida, integração automática com módulos de email e data, relatórios PDF/HTML
Novos módulos CLI Expansão da análise forense Logs de sistemas, recuperação de dispositivos móveis, análise de mídia, detecção de malware, integração com threat intelligence
Ferramentas auxiliares Suporte a módulos existentes e novos Exportação avançada de relatórios, dashboards customizáveis, notificações em tempo real

6. Instalação

pip install forensic-cli

7. Exemplos de Execução

CLI:

# Executar módulo de network scan
forensic-cli network map --network 192.168.0.0/24

# Coletar histórico do Chrome
forensic-cli browser history --chrome

API:

# Executar API
uvicorn api.main:app --reload

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