🐍 Noctua

Tool-CyberSec-Forensic-Noctua

Framework de Reverse Engineering y análisis forense en Python

Instalar • Usar • Arquitectura • Extender

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Noctua es un framework de reverse engineering en Python que detecta, analiza y extrae información de binarios. Arquitectura modular con 15 módulos de análisis y clean architecture.

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✨ Características

Loaders — 7 Formatos

Formato	Uso	Estado
ELF	Linux, IoT	✅
PE	Windows	✅
Mach-O	macOS/iOS	✅
DEX	Android	✅
WASM	WebAssembly	✅
WebP	Forense de imágenes	✅ + EXIF
Generic	Fallback	✅

Módulos — 15 Análisis

Módulo	Descripción
BranchTiming	Side-channel por temporización
Dataflow	Detección de secrets (passwords, tokens, keys)
Spectral	Análisis espectral del binario
MaxEnt	Máxima entropía para ofuscación
CrossDomain	Correlación cross-domain
MI2D	Información mutua 2D
Entropy	Entropía por secciones
Profiler	Perfilado de secciones
Crypto	Constantes AES, base64, etc.
ImportExport	Import/export tables
Fingerprint	Huella digital del binario
Embedded	Detección de archivos embebidos
StringXformer	Strings codificados
ByteFrequency	Frecuencia de bytes
CallGraph	Grafo de llamadas

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🏗️ Arquitectura

┌──────────────────────────────────────┐
│  Interface    CLI · analyzer.py      │
├──────────────────────────────────────┤
│  Application  Pipeline · Módulos     │
├──────────────────────────────────────┤
│  Domain       Config · Result        │
├──────────────────────────────────────┤
│  Infra        Loaders · Core Engine  │
└──────────────────────────────────────┘

Patrones: Strategy · Pipeline · Config Object · Result/Monad

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📦 Instalación

git clone https://github.com/MethodWhite/Noctua.git
cd Noctua
pip install capstone

Requiere Python 3.8+.

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🚀 Uso

from engine import MWREEngine

eng = MWREEngine("malware.exe")
summary = eng.run()
print(summary)

from core.engine import MWREEngine
from analyzer.universal import NOCTUAAnalyzer

eng = MWREEngine("binario")
eng.run()
analyzer = NOCTUAAnalyzer(eng)
results = analyzer.run()

Con Pipeline

from pipeline import Pipeline, stage_load, stage_analyze

pipe = Pipeline()
pipe.register("Load", stage_load)
pipe.register("Analyze", stage_analyze)
pipe.run("binario.elf")

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🧩 Extender

from modules.base import AnalyzerModule

class MiModulo(AnalyzerModule):
    name = "mi_modulo"
    description = "Análisis personalizado"
    applies_to = ['elf', 'pe']

    def analyze(self):
        data = getattr(self.engine, 'data', b'')
        return {'resultado': 42}

Más en CONTRIBUTING.md

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