keerthanap8898/CveToad

## 安全的短暂 AI Shell 中的 CVE 影响预测器 ### `目录` 1. 其他项目文档： 1. [`CVE-user-story_Description.md` - *github.com/keerthanap8898/CveToad/blob/main/CVE-user-story_Description.md*](https://github.com/keerthanap8898/CveToad/blob/main/CVE-user-story_Description.md) 2. [`CVE-Consumer_User-Story.md` - *github.com/keerthanap8898/CveToad/blob/main/CVE-Consumer_User-Story.md*](https://github.com/keerthanap8898/CveToad/blob/main/CVE-Consumer_User-Story.md) 2. README 索引 1. [问题陈述](#1-problem-statement) 2. [解决方案概述](#2-solution-overview) 3. [系统架构](#3-architecture) 4. [工作流程](#workflow) 5. [关键组件](#key-components) 6. [安全模型](#4-security-model) 7. [核心优势](#5-benefits) 8. [未来扩展](#6-future-extensions) 9. [总结](#7-summary) 10. [附录 – 项目概念](#8-appendix--project-snapshot) 11. [许可证](#9-license) ### 1. `问题陈述` 安全分析师和系统工程师需要快速评估通用漏洞披露 (CVE) 对各种本地系统 (Windows, macOS, Linux) 的潜在影响，同时不能暴露主机数据或凭证。 现有的 CVE 扫描器缺乏对系统架构的上下文感知，并且没有利用现代 AI 推理能力。传统工具还会持久化保存敏感的配置数据，从而带来长期的安全风险。 ### 2. `解决方案概述` 我提议构建一个安全的、短暂的 "CVE-检查器 Shell" —— 这是一个命令行工具，用于启动一个临时的容器化运行时来执行 AI 辅助的 CVE 影响分析。 该 Shell 使用短期的身份验证令牌 (≤ 8 小时) 进行初始化，并在容器内动态安装经过批准的 AI 模型客户端 (例如, OpenAI, Anthropic)。一旦执行完成，容器和所有机密信息都会被销毁，不在主机上留下任何痕迹。 ### 3. `系统架构` - 工作流程 1. CLI 通过企业 SSO 进行身份验证，并请求一个包含用户角色和权限的、有时效性的 JWT 或 Vault 令牌。 2. 控制器脚本在本地主机上收集系统元数据 (OS, CPU, 软件包)，并将其以只读模式作为 JSON 挂载到容器中。 3. 容器运行 AI 分析流水线： - 解析主机数据 - 查询已配置的 AI 提供商以获取漏洞上下文 - 生成按优先级排序的 CVE 影响报告 4. 退出时，所有运行时产物、凭证和网络连接都将被销毁。 - 关键组件 - 控制器 CLI：处理身份验证、容器生命周期、令牌 TTL 和日志记录。 - 短暂容器：具有模型适配器和 CVE 逻辑的沙盒 Python/Rust 运行时。 - 角色策略引擎：定义每个角色 (例如, admin, analyst) 的权限。 - 机密信息后端：颁发过期令牌，并在注销或 TTL 到期时撤销访问权限。 ### 4. `安全模型` ``` - Isolation: Containerised runtime (Docker/Podman) with no host persistence (`--rm`). - Token Lifespan: Max 8 h TTL; revocable on demand. - Role-Based Access: Tokens encode role; container validates signature and policy before execution. - Network Control: Outbound traffic limited to approved AI API endpoints. - Zero Trust: No implicit trust in host or container; each run is independently authenticated. ``` ### 5. `核心优势` ``` - Eliminates persistent secrets and local installs. - Enables cross-platform CVE context analysis tailored to system architecture. - Enforces reproducible, auditable sessions aligned with enterprise compliance. - Extensible to support offline or on-prem LLMs for air-gapped environments. ``` ### 6. `未来扩展` ``` - Integrate with HashiCorp Vault or AWS STS for federated token issuance. - Add Rust backend for lower latency and improved concurrency. - Extend to digital-twin telemetry for Software-Defined Vehicle (SDV) environments. ``` ### 7. `总结` `CVE 影响预测器结合了短暂计算、AI 推理和严格的令牌化身份验证，以提供安全的、上下文感知的漏洞影响分析。它体现了亚马逊的默认安全、最小权限和短期信任原则，同时展示了面向下一代智能安全工具的模块化可扩展性。` ### 8. `附录 – 项目快照` ### 9. `许可证`

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