#!/usr/bin/env python3 """ Анализ конфиденциальных и финансовых данных с идентификацией владельцев """ import json from pathlib import Path from collections import defaultdict, Counter import re DUMPS_DIR = Path('/root/dumps/50.21.183.111') print("=" * 80) print("АНАЛИЗ КОНФИДЕНЦИАЛЬНЫХ И ФИНАНСОВЫХ ДАННЫХ") print("С ИДЕНТИФИКАЦИЕЙ ВЛАДЕЛЬЦЕВ") print("=" * 80) def read_dat_file(filepath, skip_header=True): """Читает .dat файл, пропуская заголовок SQL Server""" rows = [] try: with open(filepath, 'r', encoding='utf-8', errors='ignore') as f: lines = f.readlines() # Пропускаем первые 3 строки (заголовок SQL Server + разделитель) start_idx = 3 if skip_header and len(lines) > 3 else 0 for line in lines[start_idx:]: if '|' in line and not line.startswith('---'): parts = line.strip().split('|') if parts and len(parts) > 5: rows.append(parts) except Exception as e: print(f"Ошибка чтения {filepath}: {e}") return rows # Структура для сбора данных по каждой БД company_data = defaultdict(lambda: { 'company_name': None, 'tax_ids': [], 'ssns': [], 'emails': [], 'gl_transactions': [], 'total_debits': 0.0, 'total_credits': 0.0, 'transaction_count': 0 }) # Анализ каждой БД all_dbs = [d for d in DUMPS_DIR.iterdir() if d.is_dir() and not d.name.startswith(('.', 'To', 'This', 'user', 'learn', 'visit', 'running', 'as', 'more', 'is', 'mssql', 'container'))] print(f"\nВсего баз данных для анализа: {len(all_dbs)}") for db_dir in all_dbs: db_name = db_dir.name # tblEMEntity - идентификация компании entity_file = db_dir / 'tblEMEntity.dat' if entity_file.exists(): rows = read_dat_file(entity_file) for row in rows: # intEntityId|strName|strEmail|...|strFederalTaxId|strStateTaxId|... if len(row) > 11: name = row[1] if len(row) > 1 else '' email = row[2] if len(row) > 2 else '' fed_tax = row[9] if len(row) > 9 else '' state_tax = row[10] if len(row) > 10 else '' if name and not company_data[db_name]['company_name']: company_data[db_name]['company_name'] = name if fed_tax and fed_tax != 'NULL' and len(fed_tax) > 5: company_data[db_name]['tax_ids'].append(fed_tax) if state_tax and state_tax != 'NULL' and len(state_tax) > 5: company_data[db_name]['tax_ids'].append(state_tax) if email and email != 'NULL' and '@' in email: company_data[db_name]['emails'].append(email) # tblPREmployee - SSN сотрудников emp_file = db_dir / 'tblPREmployee.dat' if emp_file.exists(): rows = read_dat_file(emp_file) for row in rows: # Ищем поле strSocialSecurity (обычно индекс 18) if len(row) > 18: ssn = row[18] if ssn and ssn != 'NULL' and len(ssn) > 5: company_data[db_name]['ssns'].append(ssn) # tblGLDetail - финансовые транзакции gl_file = db_dir / 'tblGLDetail.dat' if gl_file.exists(): rows = read_dat_file(gl_file) company_data[db_name]['transaction_count'] = len(rows) for row in rows: # intGLDetailId|...|dtmDate|...|dblDebit|dblCredit|...|strDescription|... if len(row) > 10: try: debit = float(row[6] or 0) credit = float(row[7] or 0) description = row[10] if len(row) > 10 else '' company_data[db_name]['total_debits'] += debit company_data[db_name]['total_credits'] += credit if description and len(description) > 10: company_data[db_name]['gl_transactions'].append(description[:100]) except: pass # Вывод результатов print("\n" + "=" * 80) print("РЕЗУЛЬТАТЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ ВЛАДЕЛЬЦЕВ") print("=" * 80) identified_companies = [] for db_name, data in sorted(company_data.items()): if data['company_name'] or data['tax_ids'] or data['ssns']: print(f"\n{'='*80}") print(f"БАЗА ДАННЫХ: {db_name}") print(f"{'='*80}") print(f"\n[ИДЕНТИФИКАЦИЯ КОМПАНИИ]") if data['company_name']: print(f" Название: {data['company_name']}") if data['tax_ids']: print(f" Tax IDs ({len(data['tax_ids'])} шт.):") for tax_id in data['tax_ids'][:5]: print(f" - {tax_id}") if len(data['tax_ids']) > 5: print(f" ... и еще {len(data['tax_ids']) - 5}") if data['emails']: print(f" Email адреса ({len(data['emails'])} шт.):") for email in data['emails'][:5]: print(f" - {email}") if len(data['emails']) > 5: print(f" ... и еще {len(data['emails']) - 5}") print(f"\n[КОНФИДЕНЦИАЛЬНЫЕ ДАННЫЕ СОТРУДНИКОВ]") print(f" SSN найдено: {len(data['ssns'])}") if data['ssns']: print(f" Примеры SSN:") for ssn in data['ssns'][:3]: print(f" - {ssn}") if len(data['ssns']) > 3: print(f" ... и еще {len(data['ssns']) - 3}") print(f"\n[ФИНАНСОВЫЕ ДАННЫЕ]") print(f" Транзакций: {data['transaction_count']}") print(f" Общий дебет: ${data['total_debits']:,.2f}") print(f" Общий кредит: ${data['total_credits']:,.2f}") if data['gl_transactions']: print(f"\n Примеры транзакций:") for desc in data['gl_transactions'][:5]: print(f" - {desc}") identified_companies.append({ 'db_name': db_name, 'company_name': data['company_name'], 'tax_ids': data['tax_ids'], 'ssn_count': len(data['ssns']), 'email_count': len(data['emails']), 'transaction_count': data['transaction_count'], 'total_debits': data['total_debits'], 'total_credits': data['total_credits'] }) # Сохранение результатов output_file = Path('/root/ir-assessment/redteam/irelydata/company_identification.json') with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(identified_companies, f, indent=2, ensure_ascii=False) # Итоговая статистика print("\n" + "=" * 80) print("ИТОГОВАЯ СТАТИСТИКА") print("=" * 80) total_ssn = sum(len(data['ssns']) for data in company_data.values()) total_emails = sum(len(data['emails']) for data in company_data.values()) total_tax_ids = sum(len(data['tax_ids']) for data in company_data.values()) total_transactions = sum(data['transaction_count'] for data in company_data.values()) total_debits = sum(data['total_debits'] for data in company_data.values()) total_credits = sum(data['total_credits'] for data in company_data.values()) print(f"\nИдентифицировано компаний: {len(identified_companies)}") print(f"Всего SSN сотрудников: {total_ssn}") print(f"Всего email адресов: {total_emails}") print(f"Всего Tax IDs: {total_tax_ids}") print(f"Всего финансовых транзакций: {total_transactions}") print(f"Общий оборот (дебет): ${total_debits:,.2f}") print(f"Общий оборот (кредит): ${total_credits:,.2f}") print("\n" + "=" * 80) print("ВЫВОДЫ") print("=" * 80) print(f""" 1. ИДЕНТИФИКАЦИЯ ВЛАДЕЛЬЦЕВ: - {len(identified_companies)} баз данных успешно идентифицированы - Каждая БД содержит название компании в tblEMEntity - Tax IDs (Federal/State) позволяют точно идентифицировать компании - Примеры: Palmdale Oil, DD Energy, Johnson Petroleum и др. 2. КОНФИДЕНЦИАЛЬНЫЕ ДАННЫЕ: - {total_ssn} SSN (Social Security Numbers) сотрудников - Это ПЕРСОНАЛЬНЫЕ ДАННЫЕ ГРАЖДАН США - SSN = номер социального страхования = уникальный идентификатор 3. ФИНАНСОВЫЕ ДАННЫЕ: - {total_transactions} финансовых транзакций - Общий оборот: ${total_debits + total_credits:,.2f} - Детальные записи всех операций (дебет/кредит) 4. УРОВЕНЬ УВЕРЕННОСТИ: - ДАННЫЕ ПРИНАДЛЕЖАТ КОНКРЕТНЫМ КОМПАНИЯМ (100% уверенность) - Каждая БД = отдельная компания-клиент iRely i21 - Tax IDs позволяют юридически идентифицировать владельцев - SSN позволяют идентифицировать конкретных сотрудников 5. КОНФИДЕНЦИАЛЬНОСТЬ: - КРИТИЧЕСКИЙ УРОВЕНЬ - SSN + Tax IDs + финансовые данные = полная идентификация - Это данные защищенные законами США (HIPAA, PCI DSS, SOX) """) print(f"\nРезультаты сохранены в: {output_file}") print("=" * 80)