bhavana2498/zero-day-architecture-auditor
GitHub: bhavana2498/zero-day-architecture-auditor
一款利用多模态 AI 解析云架构图,结合实时 CVE 情报,自动生成 Terraform 修复代码的 DevSecOps 审计工具。
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# 🛡️ Zero-Day 架构审计器
一款由 AI 驱动的 DevSecOps 工具,能够可视化解析云架构图,将其与实时威胁情报 进行交叉引用,并自动生成修复已识别漏洞所需的 Terraform Infrastructure-as-Code (IaC)。
## 📌 执行摘要
在现代 DevSecOps 中,架构安全审查是一个巨大的瓶颈。安全工程师需要花费数天时间手动搜寻拟议云基础设施中的缺陷(例如未加密的内部传输或过度配置的 IAM 角色)。
该工具将安全彻底左移。通过利用 **Multimodal AI (Gemini 2.5 Flash)**,该 Auditor 将长达数天的合规审查缩减为 30 秒的自动化检查,并将可视化架构缺陷直接转化为可部署的 Terraform 修复代码。
## 🚀 功能特性
* **可视化拓扑解析:** 上传任何云架构图(AWS, Azure, GCP)或白板草图。AI 完全通过图像映射网络组件和数据流。
* **实时威胁情报集成:** 接入最新的云特定 CVE 和安全威胁,以针对活跃的、现实世界的攻击向量来确定审计优先级。
* **自动化 IaC 生成:** 不仅仅是标记问题——而是解决问题。生成精确的、可用于生产的 Terraform 代码块(例如用于 HTTPS 强制的 `aws_lb_target_group`,`aws_s3_bucket_public_access_block`)来修补图表中发现的顶级关键漏洞。
* **人机交互设计:** 输出简洁的 Markdown 报告,供安全团队在将 Terraform 代码应用到生产环境之前进行审查。
## 🛠️ 技术栈
* **Frontend:** Streamlit (Python)
* **AI Engine:** Google Gemini 2.5 Flash (Multimodal Vision)
* **Infrastructure:** Terraform (IaC Output)
* **Libraries:** Pillow (Image Processing), python-dotenv (Secrets Management)
## ⚙️ 安装与使用
### 克隆仓库
**Bash:**
git clone [https://github.com/bhavana2498/zero-day-architecture-auditor.git](https://github.com/YourUsername/zero-day-architecture-auditor.git)
cd zero-day-architecture-auditor
## 📊 演示
要查看 Auditor 的实际运行情况,您可以使用 `/examples` 文件夹中提供的示例图表。
**输入图表:**
[Sample Architecture](examples/Architecture.png)
### 📊 结果
当 auditor 处理架构图时,它会识别漏洞并生成修复计划。
**输出报告:**
[View the Full Security Audit & Terraform Report](examples/Architecture_report.md)
*💡 **免责声明**:本仓库是一个概念验证,旨在演示 Multimodal AI (Gemini 2.5 Flash) 集成到 DevSecOps 流程中。仅供教育目的使用。*
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