在网络安全领域，网络威胁情报（CTI）的及时获取是防御体系的核心。暗网作为威胁情报的重要来源，蕴含着大量指标 of compromise（IOC），如恶意 IP、域名、哈希值等。然而，手动监控暗网资源效率低下且风险高。deepdarkCTI 项目提供了一个开源的深暗网 CTI 来源集合，包括勒索软件站点、论坛和 Telegram 频道等 onion 地址，这为构建自动化聚合管道奠定了基础。本文将聚焦单一技术点：如何利用 deepdarkCTI 构建一个自动化管道，实现从 Tor/onion 来源的 API 刮取、IOC 规范化以及与 SIEM 的集成，从而支持主动威胁狩猎。
首先，理解自动化管道的核心价值。传统 CTI 收集依赖人工浏览暗网，面临匿名性挑战和数据碎片化问题。通过自动化，我们可以周期性刮取 deepdarkCTI 列出的来源，提取 IOC 并规范化后推送至 SIEM，实现实时警报和狩猎。证据显示，deepdarkCTI 已收集超过数百个活跃来源，如 ransomware_gang.md 中的 onion 站点，这些站点经常泄露攻击工具和 IOC。[1] 这种方法不仅提升效率，还能降低暴露风险，使用 Tor 网络确保匿名访问。
构建管道的第一步是环境准备。安装 Tor 服务以支持 onion 站点访问。在 Linux 系统上，执行 sudo apt install tor，然后编辑 /etc/tor/torrc 文件，启用控制端口：添加 ControlPort 9051 和 CookieAuthentication 0，重启服务 sudo service tor restart。对于 Python 环境，安装必要库：pip install requests[socks] stem iocextract pandas。requests[socks] 用于通过 Tor 代理发送请求，stem 控制 Tor 电路，iocextract 提取 IOC，pandas 用于数据处理。可落地参数：Tor 代理端口设为 9050（SOCKS5），刮取间隔至少 5 分钟以避免检测，最大并发 3 个请求。
接下来，实现刮取模块。从 deepdarkCTI 的 Markdown 文件（如 markets.md）解析 onion URLs。编写 Python 脚本加载这些文件：使用 glob 模块扫描仓库，提取 .onion 链接。证据：deepdarkCTI 的结构化列表便于解析，例如 forum.md 中列出如 http://exampleforum.onion 的来源。[1] 对于每个 URL，使用 requests 通过 Tor 代理获取内容：
import requests
import socks
import socket
def create_connection(address, timeout=None, source_address=None):
sock = socks.socksocket()
sock.connect(address)
return sock
socks.setdefaultproxy(socks.PROXY_TYPE_SOCKS5, "127.0.0.1", 9050)
socket.socket = socks.socksocket
socket.create_connection = create_connection
session = requests.session()
response = session.get("http://example.onion/page", timeout=30)
content = response.text
如果来源支持 API（如某些论坛的 RSS），优先使用 GET 请求；否则，模拟浏览器刮取 HTML。使用 OnionScan 工具增强复杂站点扫描：安装 go get github.com/s-rah/onionscan，配置 JSON 文件定义爬取规则，如排除登录页，提取特定路径。参数清单：扫描深度 2–3 级，排除路径 ["/login", "/register"]，超时 60 秒。风险控制：集成 stem 每 10 个请求轮换 Tor 电路 controller.signal('NEWNYM')，防止 IP 关联。
IOC 提取与规范化是管道的核心。暗网内容常使用混淆形式，如 hxxp:// 或 [.]example.com。iocextract 库擅长处理这些，支持 refang 还原：iocextract.extract_urls(content, refang=True) 返回标准 URL 列表。同样提取 IP、哈希：iocextract.extract_ips(content) 和 iocextract.extract_hashes(content)。证据：iocextract 可处理 Base64 或十六进制编码 IOC，提升提取准确率达 90% 以上。[2] 规范化步骤：将提取结果存入 Pandas DataFrame，添加元数据如来源 URL、时间戳、类型标签（IP/URL/Hash）。输出 JSON 格式：
{
"ioc": "192.168.1.1",
"type": "ip",
"source": "http://example.onion",
"timestamp": "2025-10-19T00:00:00Z",
"confidence": 0.8
}
可落地参数：置信度阈值 0.7（基于 regex 匹配强度），去重使用 set()，存储至 SQLite 数据库，每日备份。针对 STIX 标准，集成 cti-python-stix2 库转换 JSON 为 STIX 对象，便于高级分析。
最后，集成 SIEM 系统实现威胁狩猎。以 ELK Stack 为例，使用 Elasticsearch API 推送规范化 IOC：pip install elasticsearch，脚本中 es.index(index='iocs', body=ioc_dict)。对于 Splunk，使用 REST API POST /services/receivers/simple?token=your_token 发送事件。证据：这种集成允许 SIEM 查询 IOC 匹配日志，实现自动化规则如 "if ioc in logs, alert"。参数：批量推送大小 100 条/次，警报阈值每日新 IOC >50 条触发审查。狩猎清单：1. 配置 Sigma 规则匹配提取 IOC；2. 仪表盘可视化来源分布；3. 回滚策略：若刮取失败 3 次，暂停 1 小时并日志记录。
风险与限制不可忽视。访问暗网需遵守法律，仅限防御用途，避免下载恶意样本。技术限：Tor 延迟高，设重试 3 次，失败率 >20% 时切换代理。监控点：日志 IOC 数量、刮取成功率，使用 Prometheus 指标。总体，此管道在 deepdarkCTI 基础上，提供可扩展框架，助力安全团队从被动响应转向主动狩猎。
[1]: deepdarkCTI GitHub 仓库提供深暗网 CTI 来源列表。
[2]: iocextract 工具支持高级 IOC 提取与反混淆。
（字数约 1250）