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# 👁️ ARGUS：God's Eye 项目 **高级 AI 驱动的数字取证与隐写术威胁情报系统**     ## 📖 概述 **Argus** 是一个精英级、最先进的指挥中心 (SOC)，旨在检测、分析并清除隐藏在图像中的高级持续性威胁。超越传统的恶意软件沙箱，Argus 专精于挖掘隐蔽通信信道（隐写术）、提取恶意 Payload，并提供统一的 3D 威胁网络图谱。 基于“零信任”原则构建，它具备内容解除与重建 (CDR) 机制，可在受感染文件破坏环境之前将其清除。 ## 🚀 核心模块（智能 5 柱） - **1. 结构与预沙箱引擎 (`pre_sandbox_analyzer.py`)：** 深度字节检查。验证 Magic Bytes，提取 EOF overlays（文件末尾的未授权注入数据），并使用正则表达式提取嵌入的网络 IOCs（IPs/URLs）。 - **2. LSB 切片与高级熵分析 (`stego_analyzer.py`)：** 文件的数学画像。提取最低有效位 (LSB) 平面，并执行 8x8 滑动窗口香农熵计算，以检测肉眼不可见的加密数据块 (AES/ZIP)。 - **3. AI/ML 异常检测 (`ml_stego_detector.py`)：** 采用空间富模型 (SRM) 噪声残差结合卷积神经网络 (CNN) 逻辑（或孤立森林算法）来检测表明隐写术的统计扰动。 - **4. Payload 尸检与 YARA 扫描器 (`payload_extractor.py`)：** 自动转储隐藏的字节数组，并使用 YARA 规则扫描内存堆栈，以检测已知的恶意软件签名（Metasploit, Cobalt Strike, 勒索软件组件）。 - **5. OSINT 威胁信誉 (`osint_analyzer.py`)：** 自动将提取的文件哈希和 IP 地址与全球威胁情报源（VirusTotal, AbuseIPDB）进行交叉比对，以确定僵尸网络基础设施关联。 ## 🤖 自主 AI SOC 分析师 Argus 配备了一个集成的 AI 分析师模块 (`ai_reporter.py`)，充当 Tier-2 SOC 响应者。它读取来自所有模块的原始 JSON 遥测数据，并实时生成人类可读的高管级缓解报告，突出显示关键节点和建议行动。 ## 🛡️ 零信任 CDR (消毒器) 当文件威胁分数超过安全阈值时，Argus 会触发零信任内容解除与重建 (`sanitizer.py`) 引擎。它在数学上剥离 EXIF 元数据，截断恶意的 EOF overlays，并中和 LSB 层，向最终用户提供原始图像的“临床安全”副本。 ## ⚙️ 使用与编排 Argus 专为具备完整 Docker 化能力的 DevSecOps 流水线而设计。 ### 前置条件 需要 Python 3.10+ 或 Docker。 ### 1. 标准运行 启动 REST API 后端： ``` uvicorn api_main:app --reload --port 8000 ``` 启动情报仪表板 (UI)： ``` streamlit run app.py ``` ### 2. Docker 部署 ``` docker-compose up --build ``` *(API 运行在端口 8000，UI 运行在端口 8501)* ### 环境变量 为了获得最佳的威胁情报和 AI 操作体验，请在您的环境中配置以下密钥： - `VT_API_KEY`: VirusTotal API Key - `ABUSEIPDB_API_KEY`: AbuseIPDB API Key - `OPENAI_API_KEY` 或 `GEMINI_API_KEY`: 用于自主 AI SOC 分析师。 ## ⚠️ 免责声明 Argus 严格设计用于授权的数字取证、事件响应 (DFIR) 以及红/蓝队行动。严禁针对第三方基础设施进行未经授权的使用。请负责任地使用。

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