DevKit Forense - CLI para análise de navegadores e rede
Project description
DevKit Forense – Ferramenta Educacional de Perícia Digital
Sumário
- Introdução
- Estrutura do Projeto
- Módulos Forenses
- Tecnologias Utilizadas
- Planejamento e Futuras Extensões
- Instalação
- 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:
- CLI – Executa os módulos forenses pelo terminal.
- API – Interface programática para execução de módulos e integração com dashboards.
- 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. |
| 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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- Tags: Source
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| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
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|
|
| MD5 |
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|
|
| BLAKE2b-256 |
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- Download URL: forensic_cli-1.4.0-py3-none-any.whl
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- Tags: Python 3
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/6.2.0 CPython/3.11.13
File hashes
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
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