KARAKAM

AI-Based Next-Generation Android Malware Analysis Platform

KARAKAM, Android zararlı yazılımlarını tespit etmek için statik analiz, ağ keşfi ve tehdit istihbaratını otonom bir mimaride birleştiren, yapay zeka destekli bir analiz platformudur.

---

📌 Genel Bakış

KARAKAM; Android uygulamalarını çok katmanlı olarak analiz eder, elde edilen teknik verileri özel eğitilmiş bir Büyük Dil Modeli (LLM) ile yorumlar ve uygulamanın güvenlik durumunu otonom biçimde sınıflandırır.

Desteklenen çıktı sınıfları:

• BENIGN
• SUSPICIOUS
• MALICIOUS

---

🚀 Özellikler

• Hibrit Analiz

  • MobSF (Statik Analiz)
  • Subfinder (Ağ Keşfi)
  • VirusTotal (Tehdit İstihbaratı)

• Özel Eğitilmiş LLM

  • Llama-3.1-8B tabanlı
  • Siber güvenlik odaklı fine-tune edilmiş Karakam-AI

• Otonom Karar Mekanizması

  • Teknik verileri bağlamsal olarak yorumlar
  • İnsan müdahalesi olmadan nihai karar üretir

• Veri Gizliliği

  • GGUF & Ollama desteği
  • Tamamen on-premise çalışabilir mimari

• Detaylı Raporlama

  • Excel formatında toplu analiz çıktısı
  • MITRE ATT&CK uyumlu teknik gerekçelendirme

---

🛠 Mimari Yapı

Uygulama, yüksek performans ve ölçeklenebilirlik için FastAPI tabanlı asenkron mimari üzerine inşa edilmiştir.

Temel Bileşenler

• Static Analysis

  • MobSF API entegrasyonu
  • Permission ve API çağrısı analizi

• Reconnaissance

  • Docker üzerinde çalışan Subfinder
  • Pasif subdomain keşfi

• AI Engine

  • Hugging Face üzerinde yayınlanan özel model
    https://huggingface.co/TolgaTD/karakam-llama3.1-8b-gguf

---

🧠 Kullanılan Teknolojiler

• Python 3.9+
• FastAPI
• Docker
• MobSF
• Subfinder
• VirusTotal API
• Ollama
• Llama-3.1-8B (Fine-Tuned)

---

🔧 Kurulum

1. Gereksinimler

• Python 3.9 veya üzeri
• Docker
• Ollama
• MobSF (Docker sürümü)
• Subfinder (Docker sürümü)

2. Modeli Hazırlama

Model Hugging Face üzerinden indirilir ve Ollama ile yerel olarak ayağa kaldırılır.
Model adı: karakam-ai

3. Uygulamayı Çalıştırma

Gerekli Python bağımlılıkları kurulduktan sonra FastAPI sunucusu başlatılır.

Not:
Bu aşamadan önce MobSF ve Subfinder servislerinin Docker üzerinde çalışır durumda olduğundan emin olun.
Ayrıca Ollama servisinin aktif olması ve karakam-ai modelinin başarıyla yüklenmiş olması gerekmektedir.
Uygulama, bu servislerle API üzerinden haberleşerek analiz sürecini yürütür.

---

📊 Ekran Görüntüleri

1. AI Analiz Sonuçları

(BENIGN / SUSPICIOUS / MALICIOUS sınıflandırma çıktıları)

---

2. İşlenmemiş Uygulama Verileri

(MobSF, ağ keşfi ve tehdit istihbaratından elde edilen ham çıktılar)

---

📜 Teşekkür ve Atıflar

Akademik Danışmanlık

• Prof. Dr. İbrahim Alper DOĞRU

Veri ve Altyapı Desteği

• VirusTotal – Premium API erişimi
• AndroZoo – Zararlı yazılım veri seti erişimi

Açık Kaynak Projeler

• MobSF & JADX – Statik analiz
• Subfinder (ProjectDiscovery) – Ağ keşfi

---

📄 Lisans

Bu proje akademik kullanım şartlarına tabidir.

---

Tolga Demirel
Gazi Üniversitesi
Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
2026