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GITHUB · ANALIZADO

ShardLure

Honeypot SSH que fingerprintea playbooks de atacantes, enriquece con VirusTotal/AbuseIPDB/GreyNoise y exporta STIX 2.1.

Ficha actualizada 25 sept 2026, 7:24 · upstream 25 sept 2026, 6:52 · release v2.7.0

Ver códigoProblemas y ayudaRepositorio ↗Sitio oficial
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Qué es ShardLure

Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.

ShardLure es una herramienta de seguridad defensiva diseñada para operar como señuelo en puertos SSH, capturando la identidad de los atacantes mediante técnicas avanzadas de agrupación (HASSH) y análisis de playbooks. Integra logs de OpenSSH y Cowrie para generar inteligencia accionable, exportando datos en formato STIX 2.1.

Su interfaz incluye un dashboard visual con globo 3D y consola de inteligencia para correlacionar eventos en tiempo real. Clasifica la intención del ataque (probe, deploy, proxy) y permite compartir IOC directamente con MalwareBazaar o URLhaus desde la UI.

CASOS DE USO
  • Detección y agrupación de botnets mediante fingerprinting HASSH
  • Análisis forense de ataques SSH para identificar playbooks de intrusión
  • Enriquecimiento automático de IPs con feeds de reputación (AbuseIPDB, GreyNoise)
  • Monitoreo en tiempo real de intentos de brute-force y túneles TCP
PUNTOS DESTACADOS
  • Clustering de actores por HASSH o IP, no solo por dirección
  • Ingestión incremental eficiente que evita reescanear logs grandes
  • Exportación nativa a formato STIX 2.1 para integración SIEM
  • Dashboard con globo WebGL Cobe y consola de inteligencia separada
PRECAUCIONES
  • No incluye Dockerfile ni Compose, requiere instalación manual en VPS
  • Requiere sistema de archivos ext4, XFS, Btrfs, tmpfs o overlayfs para datos
  • Depende de systemd para lectura precisa del estado del servicio Cowrie
VISUAL

Capturas del proyecto

Imágenes reales detectadas en la documentación del repositorio.

imageimageimage
01

Perfil de infraestructura

Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.

CPU2 vCPUrecomendación inicial
MEMORIA2 GBRAM estimada
DISCO30 GBalmacenamiento base
COMPLEJIDADmediumnivel de operación
02

Despliegue detectado

Qué señales reales de instalación hemos encontrado.

Despliegue manual

Instalar en VPS con SSH configurado previamente o usar el instalador guiado que mueve el puerto 22 a un puerto privado. El directorio de datos debe estar en ext4/XFS/Btrfs/tmpfs/overlayfs. Mantener sesión SSH abierta hasta verificar el nuevo puerto admin antes de continuar.

—Dockerfile
—Compose
—One-click
03

Stack y dependencias

Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.

FRAMEWORKS
Next.jsGoPHPPython
SERVICIOS
PostgreSQLRedis
BASES DE DATOS
PostgreSQLRedis
PUERTOS
8080222222
05

Puede sustituir a

Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.

06

Experiencia real de la comunidad

Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.

Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.