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GreedyBear是一个威胁情报平台,从T-POT蜜罐或其集群中提取***检测数据,生成可用于预防和检测***的威胁情报feeds,并提供可查询的API服务以获取 observables(域名或IP地址)信息。

下载次数: 0状态:社区镜像维护者:intelowlproject仓库类型:镜像最近更新:1 天前
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如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具,协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题,请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。

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GreedyBear

镜像概述

GreedyBear是一个威胁情报平台,其核心目标是从单个或多个https://github.com/telekom-security/tpotce%E8%9C%9C%E7%BD%90%E4%B8%AD%E6%8F%90%E5%8F%96***%E6%A3%80%E6%B5%8B%E6%95%B0%E6%8D%AE%EF%BC%8C%E5%B9%B6%E7%94%9F%E6%88%90%E5%8F%AF%E7%94%A8%E4%BA%8E%E9%A2%84%E9%98%B2%E5%92%8C%E6%A3%80%E6%B5%8B***%E7%9A%84%E5%A8%81%E8%83%81%E6%83%85%E6%8A%A5feeds%E3%80%82%E8%AF%A5%E9%A1%B9%E7%9B%AE%E7%94%B1The Honeynet Project支持,提供公共feeds服务,并允许用户在自有环境中部署以生成自定义feeds。

核心功能与特性

  • 威胁情报feeds生成:从T-POT蜜罐收集***数据,生成结构化威胁情报feeds
  • 公共feeds服务:由The Honeynet Project提供免费公共feeds,可直接用于安全防御
  • 富集服务API:提供简单查询接口,获取特定observables(域名或IP地址)的威胁信息
  • 本地部署支持:支持在自有环境中部署,处理私有T-POT集群数据,生成自定义feeds
  • 定期更新机制:feeds每10分钟更新一次,确保情报时效性

使用场景

  • 威胁情报收集:安全团队获取最新***指标(IOCs)
  • ***预防与检测:将feeds集成到防火墙、SIEM等安全设备,提升防御能力
  • 安全研究:分析***趋势和威胁模式
  • 私有蜜罐管理:为自有T-POT集群提供数据聚合与情报生成能力

使用方法

公共feeds访问

The Honeynet Project提供公共feeds服务,访问地址:[***]

使用限制:

  • 请勿频繁请求,建议每10分钟获取一次(与feeds更新频率一致)
  • 过度请求可能导致IP被封禁

示例feeds:

  • [***]

更多feeds类型请参考https://intelowlproject.github.io/docs/GreedyBear/Usage/

富集服务API

通过API查询特定observables的威胁信息,详细使用方法见https://intelowlproject.github.io/docs/GreedyBear/Usage/

本地部署

若管理自有T-POT集群,可部署GreedyBear生成私有feeds。安装步骤参考https://intelowlproject.github.io/docs/GreedyBear/Installation/

项目背景与维护

赞助商

  • The Honeynet Project:非盈利组织,提供开源网络安全工具和威胁知识共享,支持公共feeds服务
  • DigitalOcean:2022年加入DigitalOcean开源计划,提供基础设施支持

维护者与核心贡献者

  • Matteo Lodi:项目创始人(2021年圣诞项目)
  • Tim Leonhard:主要维护者,添加机器学习模型
  • Martina Carella:开发GUI界面
  • Daniele Rosetti:前端维护支持

文档与资源

完整文档(安装、使用、配置、贡献):https://intelowlproject.github.io/docs/GreedyBear/Introduction/

官方公告:[***]

镜像拉取方式

您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本,请访问 标签列表页面。

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docker pull docker.xuanyuan.run/intelowlproject/greedybear:<标签>

使用方法:

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docker pull intelowlproject/greedybear:<标签>

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