ainfosec/FISSURE

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FISSURE とは何か？

FISSURE（"Frequency Independent SDR-based Signal Understanding and Reverse Engineering"）は、ソフトウェア定義無線（SDR）を用いた無線周波数（RF）信号の処理に特化したオープンソースソフトウェアフレームワークです。GUIダッシュボード、再利用可能なプラグイン群、ワークフロー・エンジンを統合し、ユーザーが原始IQデータを検出・分類・記録・再生・操作し、さらにプロトコルを発見し、パケットを構築・ファズし、脆弱性をテストできるようにします。このシステムは単一のラップトップで動作するだけでなく、IPまたは長距離無線リンクで通信する多数の分散センサーノードにスケーリング可能で、ネットワーク上で連携します。

誰が使うべきか？

現場作業者 – 未知のRF送信源を素早く発見し、位置特定し、WinTAK/ATAKなどの戦術的状況認識アプリにアラートを送信するための即戦力ツールが必要な人。
研究者・教育者 – SDR信号処理の実験、新しい機械学習モデルのテスト、RFリバースエンジニアリングの教育を一貫したプラットフォームで行いたい人。
趣味人・学生 – 低コストのハードウェアでSDRワークフローを学び、データセットを作成し、プロトコルファズを試すことができる人。

コア機能（READMEに記載）

機能	意味
信号検出・分類	スペクトルをスキャンし、活動中の信号を検出し、ラベルを付ける（例：Wi-Fi、Bluetooth、カスタムプロトコル）。
IQキャプチャ・再生・操作	原始の複素サンプルを保存し、後で再生するか、周波数シフトやフィルタリングなどの変換を適用可能。
プロトコル発見・パケット構築	内蔵ライブラリまたはカスタムプラグインを使用して未知プロトコルをデコードし、カスタムパケットを生成。
ファズと脆弱性テスト	パケットを自動的に変異させ、ターゲットに送信して弱点を発見。
アーカイブとプレイリスト	キャプチャした信号を検索可能なライブラリに保存し、レグレッションテスト用のプレイリストを作成。
分散センサーノードの連携	複数のSDRノードを管理し、キャプチャを同期し、ネットワーク上でデータを共有。
位置特定・方向検出	複数ノードからの測定値を統合し、送信源の位置を三角測量で特定。
TAK統合	検出結果、アラート、ターゲットデータをWinTAK/ATAKマップに送信し、リアルタイムの状況認識を実現。
AI/ML自動化	機械学習モデルをフックして、ワークフローの一部（例：分類）を自動化可能。

アーキテクチャの概要

ダッシュボード（デスクトップGUI） – ノードの設定、スペクトルの表示、プラグインの起動を行う視覚的フロントエンド。
ヘッドレスセンサーノード – ラズベリーパイや耐環境性ボックスなどの小型コンピュータで動作し、リモートから制御可能。
コンテナ対応 – 全体をApptainer（旧Singularity）コンテナにパッケージ化し、再現可能なインストールを可能に。
プラグイン・アクションフレームワーク – 機能はプラグインとしてパッケージ化され、ダッシュボード、ノード、またはWinTAK/ATAK内から実行可能。
Fracture – FISSUREのソフトウェアを基盤にした商用レベルのハードウェア向け展開。耐環境ケース、ネットワーキング、ミッション固有の拡張機能を備える。

はじめ方（READMEより）

ブランチを選択 – 活性中の Python3 ブランチは PyQt5 と GNU Radio 3.8/3.10 をサポート。古い Python2_maint-3.7 ブランチは GNU Radio 3.7 互換性のためのみ存在。
インストール – Read-the-Docsサイトのインストールガイドに従ってください（READMEにリンクあり）。ネイティブインストール、Apptainerコンテナ、または事前ビルドインストーラーの選択可。
ハードウェアを接続 – サポートされるSDRには、USRPsシリーズ、HackRF、RTL-SDR、LimeSDR、bladeRF、PlutoSDR、SDRplay、および一般的な802.11アダプタが含まれます。
ダッシュボードを起動 – 1つ以上のセンサーノードを設定し、検出スキャンを開始、組み込みプラグインを探索。
拡張 – カスタムML分類器などの独自プラグインやアクションを記述し、プラグインフォルダに配置。システム全体で利用可能に。

なぜ重要なのか

FISSUREはRFセキュリティコミュニティにおける共通の課題、ツールの分散化に取り組んでいます。キャプチャ、分析、ファズ、レポート用の別々のスクリプトを管理するのではなく、ラボのラップトップでも、現場の戦術的無線機群に展開しても使える統合環境を提供します。オープンソースの性質により、教育プラットフォームとしても有用であり、リアルタイムRFデータとAI/MLモデルを統合する研究プロジェクトの基盤としても活用可能です。

出典：上記のすべての情報は、リポジトリのREADME（概要、機能、デプロイオプション、ハードウェアリスト、はじめ方のノート）から直接引用しています。